Grand modèle de langage (LLM)

Qu’est-ce qu’un grand modèle de langage ?

Un grand modèle de langage (LLM) est un type de modèle d’intelligence artificielle entraîné sur d’immenses volumes de textes afin de comprendre, générer et manipuler le langage humain. Ces modèles s’appuient sur des techniques d’apprentissage profond, notamment des réseaux neuronaux à architectures transformeur, pour traiter et produire du texte en langage naturel de manière contextuelle, pertinente et cohérente. Les LLM sont capables d’exécuter un large éventail de tâches de traitement du langage naturel (TALN), notamment la génération de texte, la traduction, le résumé, l’analyse de sentiment, et bien d’autres.

Comprendre les bases

Au cœur des LLM se trouvent les réseaux neuronaux, des systèmes informatiques inspirés du réseau neuronal du cerveau humain. En particulier, les architectures de type transformeur sont devenues la base des LLM modernes grâce à leur capacité à traiter efficacement des données séquentielles. Les transformeurs utilisent des mécanismes comme l’auto-attention pour pondérer l’importance des différentes parties des données d’entrée, permettant ainsi au modèle de saisir le contexte sur de longues séquences de texte.

Modèles transformeurs

L’architecture transformeur a été introduite dans l’article « Attention Is All You Need » publié en 2017 par des chercheurs de Google. Les transformeurs se composent d’un encodeur et d’un décodeur :

• Encodeur : Traite le texte d’entrée et en extrait les informations contextuelles.
• Décodeur : Génère le texte de sortie à partir de l’encodage de l’entrée.

L’auto-attention au sein des transformeurs permet au modèle de se concentrer sur les parties du texte les plus pertinentes à chaque étape du traitement. Ce mécanisme permet aux transformeurs de mieux gérer les dépendances dans les données que les architectures précédentes, comme les réseaux neuronaux récurrents (RNN).

Comment fonctionnent les grands modèles de langage ?

Les LLM traitent le texte d’entrée et génèrent des sorties sur la base des schémas appris lors de l’entraînement. Le processus d’entraînement implique plusieurs éléments clés :

Entraînement sur des ensembles de données massifs

Les LLM sont entraînés sur des ensembles de données très volumineux pouvant contenir des milliards de mots provenant de livres, d’articles, de sites web et d’autres contenus textuels. Ce volume de données permet au modèle d’apprendre la complexité du langage, y compris la grammaire, la sémantique et même des connaissances de faits sur le monde.

Apprentissage non supervisé

Lors de l’entraînement, les LLM utilisent généralement des méthodes d’apprentissage non supervisé. Cela signifie qu’ils apprennent à prédire le mot suivant dans une phrase sans données annotées par des humains. En tentant à plusieurs reprises de deviner les mots suivants et en ajustant leurs paramètres internes en fonction des erreurs, les modèles apprennent la structure sous-jacente du langage.

Paramètres et vocabulaire

• Paramètres : Ce sont les poids et biais du réseau neuronal ajustés lors de l’entraînement. Les LLM modernes peuvent posséder des centaines de milliards de paramètres, leur permettant de capter des schémas très complexes dans le langage.
• Tokenisation : Le texte d’entrée est décomposé en unités appelées tokens, qui peuvent être des mots ou des sous-mots. Le modèle traite ces tokens pour comprendre et générer du texte.

Mécanisme d’auto-attention

L’auto-attention permet au modèle d’évaluer la relation entre différents mots d’une phrase, quel que soit leur emplacement. C’est crucial pour comprendre le contexte et le sens, car cela permet au modèle de prendre en compte toute la séquence lors de la génération de chaque partie de la sortie.

À quoi servent les grands modèles de langage ?

Les LLM trouvent de nombreuses applications dans divers secteurs grâce à leur capacité à comprendre et générer du texte de façon humaine.

Génération de texte

Les LLM peuvent produire du texte cohérent et adapté au contexte à partir d’une consigne donnée. Cette capacité est utilisée dans des applications telles que :

• Création de contenu : Rédaction d’articles, d’histoires ou de contenus marketing.
• Génération de code : Aide aux développeurs en générant des extraits de code à partir de descriptions.
• Écriture créative : Aide aux auteurs en suggérant des suites ou des idées pour surmonter le syndrome de la page blanche.

Analyse de sentiment

En analysant le sentiment exprimé dans un texte, les LLM aident les entreprises à comprendre l’opinion et les retours de leurs clients. Ceci est précieux pour la gestion de la réputation et l’amélioration du service client.

Chatbots et IA conversationnelle

Les LLM alimentent des chatbots et assistants virtuels avancés capables de mener des conversations naturelles et dynamiques avec les utilisateurs. Ils comprennent les requêtes et fournissent des réponses pertinentes, améliorant ainsi le support client et l’engagement utilisateur.

Traduction automatique

Les LLM facilitent la traduction entre différentes langues en comprenant le contexte et les nuances, permettant des traductions plus précises et fluides dans des applications de communication internationale et de localisation.

Résumé de texte

Les LLM peuvent condenser de grands volumes de texte en résumés concis, ce qui aide à comprendre rapidement des documents, articles ou rapports volumineux. Ceci est utile dans les domaines juridique, la recherche académique et l’agrégation d’actualités.

Réponse à des questions sur des bases de connaissances

Les LLM répondent à des questions en retrouvant et synthétisant des informations issues de grandes bases de connaissances, facilitant la recherche, l’éducation et la diffusion d’informations.

Classification de texte

Ils sont capables de classer et catégoriser des textes selon le contenu, le ton ou l’intention. Les applications incluent la détection de spam, la modération de contenu et l’organisation de grands ensembles de données textuelles.

Apprentissage par renforcement avec retour humain

En intégrant les retours humains dans la boucle d’entraînement, les LLM améliorent progressivement leurs réponses, s’alignant davantage sur les attentes des utilisateurs et réduisant les biais ou inexactitudes.

Exemples de grands modèles de langage

Plusieurs LLM de renom ont été développés, chacun avec des caractéristiques et des capacités spécifiques.

Série GPT d’OpenAI

• GPT-3 : Avec 175 milliards de paramètres, GPT-3 peut générer du texte de qualité humaine pour divers usages : rédaction, résumé, traduction, génération de code, etc.
• GPT-4 : Successeur de GPT-3, GPT-4 dispose de capacités encore plus avancées et peut traiter à la fois du texte et des images (multimodal), bien que son nombre de paramètres ne soit pas divulgué.

BERT de Google

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) : Il mise sur la compréhension du contexte d’un mot à partir de tous ses alentours (approche bidirectionnelle), ce qui améliore des tâches comme la réponse à des questions et la compréhension du langage.

PaLM de Google

• PaLM (Pathways Language Model) : Un modèle de 540 milliards de paramètres capable de raisonnement de bon sens, de calculs arithmétiques et d’explication de blagues. Il fait progresser les tâches de traduction et de génération.

LLaMA de Meta

• LLaMA : Une collection de modèles allant de 7 à 65 milliards de paramètres, conçus pour être efficaces et accessibles à la recherche. Il est optimisé pour la performance avec un nombre réduit de paramètres.

Watson et Granite d’IBM

• IBM Watson : Réputé pour ses capacités de réponse à des questions, Watson utilise le TALN et l’apprentissage automatique pour extraire des connaissances de vastes ensembles de données.
• Granite : Fait partie de la gamme de modèles d’IA d’IBM pour l’entreprise, avec un accent sur la fiabilité et la transparence.

Cas d’usage dans les secteurs

Les LLM transforment les modes de fonctionnement des entreprises dans de nombreux secteurs en automatisant les tâches, en améliorant la prise de décision et en rendant possible de nouvelles capacités.

Santé

• Recherche médicale : Analyse de la littérature scientifique pour aider à la découverte de nouveaux traitements.
• Interaction patient : Fourniture de premiers diagnostics à partir de symptômes décrits par écrit.
• Bio-informatique : Compréhension des structures de protéines et séquences génétiques pour la découverte de médicaments.

Finance

• Évaluation des risques : Analyse de documents financiers pour évaluer les risques de crédit ou les opportunités d’investissement.
• Détection de fraude : Identification de schémas indicatifs d’activités frauduleuses dans les transactions.
• Automatisation des rapports : Génération de synthèses financières et d’analyses de marché.

Service client

• Chatbots : Assistance client 24/7 avec des interactions proches de l’humain.
• Assistance personnalisée : Réponses adaptées selon l’historique et les préférences du client.

Marketing

• Création de contenu : Génération de textes pour publicités, réseaux sociaux, blogs.
• Analyse de sentiment : Mesure de l’opinion publique sur des produits ou campagnes.
• Études de marché : Synthèse d’avis consommateurs et de retours clients.

Juridique

• Analyse documentaire : Recherche d’informations pertinentes dans des documents juridiques.
• Génération de contrats : Rédaction de contrats standards ou d’accords juridiques.
• Conformité : Aide à la vérification de la conformité des documents aux réglementations.

Éducation

• Tutorat personnalisé : Fourniture d’explications et de réponses aux questions des étudiants.
• Génération de contenu : Création de supports pédagogiques et de synthèses de sujets complexes.
• Apprentissage des langues : Aide à la traduction et à la pratique linguistique.

Développement logiciel

• Assistance au codage : Génération d’extraits de code ou détection de bugs pour les développeurs.
• Documentation : Création de documentation technique à partir de dépôts de code.
• Automatisation DevOps : Interprétation de commandes en langage naturel pour des tâches d’exploitation.

Atouts des grands modèles de langage

Les LLM offrent de nombreux avantages qui en font des outils précieux dans les applications modernes.

Polyvalence

L’un des principaux atouts des LLM est leur capacité à effectuer une grande variété de tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Un seul modèle peut gérer la traduction, le résumé, la génération de contenu, etc.

Amélioration continue

Les LLM s’améliorent au fur et à mesure qu’ils sont exposés à plus de données. Des techniques telles que l’ajustement fin (fine-tuning) et l’apprentissage par renforcement avec retour humain permettent de les adapter à des domaines ou tâches spécifiques, optimisant leurs performances dans le temps.

Efficacité

En automatisant des tâches traditionnellement effectuées par des humains, les LLM augmentent l’efficacité. Ils traitent rapidement les tâches répétitives ou chronophages, libérant ainsi du temps pour des activités plus complexes.

Accessibilité

Les LLM abaissent la barrière d’accès à des capacités linguistiques avancées. Développeurs et entreprises peuvent exploiter des modèles pré-entraînés sans expertise poussée en TALN.

Apprentissage rapide

Grâce à des techniques comme le few-shot et le zero-shot learning, les LLM peuvent s’adapter rapidement à de nouvelles tâches avec peu de données supplémentaires, ce qui les rend flexibles et réactifs aux nouveaux besoins.

Limites et défis

Malgré leurs avancées, les LLM rencontrent plusieurs limites et défis à surmonter.

Hallucinations

Les LLM peuvent produire des résultats syntaxiquement corrects mais factuellement erronés ou incohérents, connus sous le nom d’« hallucinations ». Cela s’explique par le fait que les modèles génèrent leurs réponses à partir de schémas appris, sans vérifier la véracité des faits.

Biais

Les LLM peuvent apprendre et reproduire involontairement des biais présents dans leurs données d’entraînement, conduisant à des résultats discriminants ou injustes, ce qui est particulièrement préoccupant pour les applications à fort impact.

Problèmes de sécurité

• Confidentialité des données : Les LLM entraînés sur des données sensibles peuvent, par inadvertance, révéler des informations personnelles ou confidentielles.
• Usage malveillant : Ils peuvent être détournés pour générer des emails de phishing, du spam ou de la désinformation à grande échelle.

Enjeux éthiques

• Consentement et droits d’auteur : L’usage de données personnelles ou protégées sans consentement lors de l’entraînement soulève des questions juridiques et éthiques.
• Responsabilité : Déterminer qui est responsable des résultats produits par un LLM, surtout en cas d’erreur, est complexe.

Ressources nécessaires

• Ressources de calcul : L’entraînement et le déploiement de LLM exigent d’importantes puissances de calcul et d’énergie, avec un impact environnemental non négligeable.
• Données : L’accès à des ensembles de données vastes et diversifiés peut s’avérer difficile, surtout pour des domaines spécialisés.

Explicabilité

Les LLM fonctionnent comme des « boîtes noires », ce qui complique la compréhension de leurs raisonnements pour aboutir à une sortie donnée. Ce manque de transparence pose problème dans des secteurs où l’explicabilité est cruciale, comme la santé ou la finance.

Perspectives d’évolution des grands modèles de langage

Le domaine des LLM évolue rapidement, avec des recherches continues visant à renforcer leurs capacités et à relever leurs limites actuelles.

Précision et fiabilité accrues

Les chercheurs s’efforcent de développer des modèles réduisant les hallucinations et améliorant la véracité, afin d’accroître la confiance dans les résultats des LLM.

Entraînement éthique

Des efforts sont menés pour sourcer les données d’entraînement de manière éthique, respecter le droit d’auteur, et mettre en place des mécanismes de filtrage des contenus biaisés ou inappropriés.

Intégration avec d’autres modalités

Des modèles multimodaux capables de traiter non seulement du texte mais aussi des images, de l’audio et de la vidéo sont en cours de développement, étendant les…