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

Mar 22, 2023

Un grand modèle de langage (LLM) est un type de modèle d'intelligence artificielle qui a été formé pour reconnaître et générer de grandes quantités de langage humain écrit.

Un grand modèle de langage (LLM) est un type de modèle d'intelligence artificielle qui a été formé à l'aide d'algorithmes d'apprentissage en profondeur pour reconnaître, générer, traduire et/ou résumer de grandes quantités de langage humain écrit et de données textuelles. Les grands modèles de langage font partie des solutions de traitement du langage naturel (NLP) les plus avancées et les plus accessibles aujourd'hui.

En tant que forme d'IA générative, les grands modèles de langage peuvent être utilisés non seulement pour évaluer le texte existant, mais aussi pour générer un contenu original basé sur les entrées et les requêtes des utilisateurs.

Lisez la suite pour en savoir plus sur les grands modèles de langage, leur fonctionnement et leur comparaison avec d'autres formes courantes d'intelligence artificielle.

Voir aussi : Top des applications et outils d'IA générative

Un grand modèle de langage, autrement connu sous le nom de LLM, est une solution d'IA qui peut apprendre contextuellement des données en séquence via des réseaux de neurones spécialisés appelés transformateurs (voir ci-dessous pour plus d'informations sur les transformateurs).

Grâce à une formation basée sur des transformateurs sur des ensembles de données de formation massifs, les grands modèles de langage peuvent rapidement comprendre et commencer à générer leur propre contenu en langage humain. Dans de nombreux cas, les grands modèles de langage sont également utilisés pour des tâches telles que résumer, traduire et prédire la séquence de texte suivante ou manquante.

Voir aussi : 100+ Top AI Companies 2023

Le traitement du langage naturel (TAL) est un domaine plus large de la théorie, de l'informatique et de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement et l'amélioration de machines capables de comprendre et d'interpréter des ensembles de données en langage naturel.

Le grand modèle de langage est une application spécifique du traitement du langage naturel qui va au-delà des principes de base de l'analyse textuelle, en utilisant des algorithmes et des technologies d'IA avancés pour générer un texte humain crédible et effectuer d'autres tâches basées sur du texte.

En termes simples, un grand modèle de langage est une version plus grande d'un modèle de transformateur en action. Un modèle de transformateur est un type d'architecture de réseau neuronal qui utilise un concept appelé auto-attention pour rester sur la bonne voie et lui permettre de transformer rapidement et efficacement un grand nombre d'entrées en sorties pertinentes.

De grands modèles de langage sont créés via cette architecture de modèle de transformateur pour les aider à se concentrer sur et à comprendre de grandes quantités de données textuelles.

Plus sur ce sujet : Entreprises d'IA générative : Top 12 des leaders

Les grands modèles de langage fonctionnent grâce à l'utilisation de réseaux de neurones spécialisés appelés modèles de transformateur.

En d'autres termes, un grand modèle de langage est un type d'architecture de réseau neuronal qui se concentre principalement sur la compréhension et la génération de contenu original à consonance humaine. Les réseaux de neurones sont des architectures d'IA avancées qui tentent d'imiter le cerveau humain afin de prendre en charge des résultats plus avancés.

En savoir plus : Que sont les réseaux de neurones ?

Un grand modèle de langage est un type d'IA générative qui se concentre sur la génération de texte de type humain de manière à avoir un sens contextuel. L'IA générative est souvent utilisée pour générer du texte, mais la technologie peut également être utilisée pour générer de l'audio original, des images, de la vidéo, des données synthétiques, des modèles 3D et d'autres sorties non textuelles.

Sur un sujet connexe :Qu'est-ce que l'IA générative ?

GPT et BERT sont tous deux de grands modèles de langage basés sur des transformateurs, mais ils fonctionnent de différentes manières.

GPT est l'abréviation de "Generative Pre-trained Transformer". Il s'agit d'un type de modèle de langage autorégressif qu'OpenAI gère pour les utilisateurs qui souhaitent générer du texte de type humain. BERT signifie Représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs ; il s'agit d'une collection de modèles de langage bidirectionnel de Google qui est surtout connue pour ses niveaux élevés de langage naturel et de compréhension contextuelle.

Parce que BERT est construit sur un encodeur de transformateur avec seulement une pile d'encodeurs, BERT est conçu pour générer et partager toutes ses sorties à la fois. En revanche, GPT est un décodeur de transformateur avec uniquement une pile de décodeurs, de sorte que les sorties individuelles peuvent être partagées en fonction des sorties précédemment décodées. Cette différence de transformateurs signifie que les modèles GPT sont plus efficaces pour générer un nouveau texte de type humain, tandis que les modèles BERT sont meilleurs pour des tâches telles que la classification et la synthèse de texte.

Continuez à lire : ChatGPT vs Google Bard : Comparaison de l'IA générative

Les grands modèles de langage fonctionnent principalement grâce à leur architecture de transformateur spécialisée et à leurs énormes ensembles de données de formation.

Pour qu'un grand modèle de langage fonctionne, il doit d'abord être formé sur de grandes quantités de données textuelles qui clarifient le contexte, les relations et les modèles textuels. Ces données peuvent provenir de nombreuses sources, telles que des sites Web, des livres et des documents historiques ; Wikipedia et GitHub sont deux des plus grands échantillons Web utilisés pour la formation LLM. Quelle que soit leur origine, les données de formation doivent être nettoyées et leur qualité vérifiée avant d'être utilisées pour former un LLM.

Une fois que les données ont été nettoyées et préparées pour la formation, il est temps de les segmenter ou de les décomposer en segments plus petits pour une compréhension plus facile. Les jetons peuvent être des mots, des caractères spéciaux, des préfixes, des suffixes et d'autres composants linguistiques qui clarifient la signification contextuelle. Les jetons informent également le mécanisme d'attention d'un grand modèle de langage, ou sa capacité à se concentrer rapidement et judicieusement sur les parties les plus pertinentes du texte d'entrée afin qu'il puisse prédire et/ou générer des sorties appropriées.

Une fois qu'un grand modèle de langage a reçu sa formation initiale, il peut être déployé auprès des utilisateurs via différents formats, y compris les chatbots. Cependant, les utilisateurs d'entreprise accèdent principalement à de grands modèles de langage via des API qui permettent aux développeurs d'intégrer la fonctionnalité LLM dans les applications existantes.

Le processus de formation d'un grand modèle linguistique se fait principalement par un apprentissage non supervisé, semi-supervisé ou auto-supervisé. Les LLM peuvent ajuster leurs paramètres internes et "apprendre" efficacement des nouvelles entrées des utilisateurs au fil du temps.

Il existe de nombreuses architectures et objectifs de transformateur différents qui informent les différents types de grands modèles de langage. Bien que les types répertoriés ci-dessous soient les principaux types que vous verrez, gardez à l'esprit que bon nombre de ces types se chevauchent dans des exemples de modèles spécifiques. Par exemple, BERT est à la fois auto-encodé et bidirectionnel.

Beaucoup des plus grandes entreprises technologiques travaillent aujourd'hui avec une sorte de grand modèle de langage. Alors que plusieurs de ces modèles ne sont utilisés qu'en interne ou sur une base d'essai limitée, des outils comme Google Bard et ChatGPT deviennent rapidement largement disponibles.

De grands modèles de langage sont utilisés pour interpréter, contextualiser, traduire et/ou générer rapidement un contenu de type humain. En raison de l'architecture de réseau neuronal basée sur les transformateurs et des ensembles de formation massifs sur lesquels ils s'appuient, les grands modèles de langage sont capables de créer des sorties de texte logiques à presque n'importe quelle échelle pour des cas d'utilisation personnels et professionnels. Voici quelques-uns des objectifs les plus courants pour les grands modèles de langage aujourd'hui :

Découvrez quelques-unes des meilleures startups d'IA et leurs solutions LLM : Top Generative AI Startups

Bien que le grand modèle de langage ne soit peut-être pas le cas d'utilisation de l'IA le plus avancé aujourd'hui, il est l'un des plus médiatisés et des mieux financés et améliore ses capacités de minute en minute.

Le grand modèle de langage est également l'une des rares applications utiles de l'IA à laquelle le grand public peut accéder, notamment grâce à des aperçus de recherche gratuits et à des bêtas comme celui proposé pour ChatGPT. À l'avenir - en particulier à mesure que de plus en plus de fournisseurs d'IA affinent et proposent leurs LLM au public - attendez-vous à voir ces outils se développer en termes de fonctionnalités et de fonctionnalités, générant un contenu de meilleure qualité basé sur des données de formation plus actuelles et plus étendues.

Lire ensuite : Top 9 des applications et outils d'IA générative