Les grands modèles linguistiques sont la pierre angulaire de l’intelligence artificielle générative, propulsant des avancées dans des domaines tels que la création de contenu, la traduction de langues et l’IA conversationnelle. Un grand modèle linguistique (LLM ou Large Language Models en anglais) est un algorithme d’apprentissage automatique conçu pour comprendre et générer un langage naturel. Entraînés à l’aide d’énormes quantités de données et de techniques d’apprentissage profond, les LLM peuvent saisir le sens et le contexte des mots. Cela permet aux chatbots IA de mener des conversations avec les utilisateurs et aux générateurs de texte IA d’aider à l’écriture et à la synthèse.
Fonctionnement des Grands Modèles Linguistiques (LLM)
Les LLM fonctionnent en recevant une entrée (comme une commande ou une question), puis en utilisant des réseaux neuronaux sophistiqués pour prédire de manière répétée le mot suivant logique, générant une sortie cohérente. Pour ce faire, les LLM s’appuient sur des pétaoctets de données et comprennent généralement au moins un milliard de paramètres (variables dans un modèle entraîné qui lui permettent de générer du nouveau contenu par inférence). Plus il y a de paramètres, plus le modèle comprend le langage de manière complexe, ce qui lui permet d’exceller dans différentes tâches.
Parmi les projets les plus connus basé sur un modèle LLM : ChatGPT d’OpenAI, Gemini (ex-Bard), LLaMA (Meta), Microsoft Copilot (ex-Bing Chat) ou encore pour le code GitHub’s Copilot.
Réseaux neuronaux
Pour permettre ce type d’apprentissage profond, les LLM sont construits sur des réseaux neuronaux. Tout comme le cerveau humain est composé de neurones qui se connectent et envoient des signaux les uns aux autres, un réseau neuronal artificiel (généralement abrégé en « réseau neuronal ») est constitué de nœuds de réseau qui se connectent entre eux. Ils sont composés de plusieurs « couches » : une couche d’entrée, une couche de sortie et une ou plusieurs couches intermédiaires. Les couches ne transmettent des informations les unes aux autres que si leurs propres sorties dépassent un certain seuil.
Types de Grands Modèles Linguistiques
Il existe plusieurs types de grands modèles linguistiques, chacun ayant des capacités distinctes adaptées à des applications spécifiques.
- Modèle d’apprentissage (Zero-shot Learning Model): Capable de comprendre et d’effectuer des tâches qu’il n’a jamais rencontrées auparavant sans besoin d’exemples spécifiques ou d’entraînement pour chaque nouvelle tâche.
- Le Modèle affiné (Fine-tuned Model): Un modèle d’apprentissage auquel on a ajouté des données spécifiques au domaine pour le rendre plus performant dans une tâche particulière.
- Modèle multimodal (Multimodal Model): Conçu initialement pour le texte, ce modèle peut traiter des images, des vidéos et même du son en intégrant des informations provenant de différentes sources.
Processus d’entraînement
Le processus d’entraînement implique l’apprentissage autonome des règles et de la structure d’une langue donnée à partir des données d’entraînement. Les LLM s’améliorent avec le temps en identifiant les schémas et les relations au sein des données de manière autonome.
Applications des LLM
Les Grands Modèles Linguistiques trouvent des applications dans divers domaines, notamment la génération de texte, la traduction de langues, la rédaction de code, la recherche de contenu et la conversation avec des assistants IA.
Avantages des Grands Modèles Linguistiques
Les LLM sont polyvalents, personnalisables, et peuvent accélérer les tâches chronophages en générant des réponses en temps réel. Leur capacité à s’adapter et à s’améliorer constamment les rend applicables à une variété infinie de domaines.
Défis des LLM
Cependant, les LLM ne sont pas sans défis. Ils peuvent générer des réponses incorrectes, être biaisés, poser des problèmes de plagiat et leurs résultats ne sont pas toujours explicables. De plus, leur impact environnemental, en raison de la consommation élevée de ressources informatiques, est un problème à résoudre.
En conclusion, les LLM représentent une avancée significative dans le domaine de l’intelligence artificielle, offrant des possibilités infinies tout en nécessitant une gestion prudente de leurs défis inhérents. Je creuserai sans doute ces possibilités dans de futurs articles 😉
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