Grands modèles de langage : que sont-ils et comment fonctionnent-ils ?

Vous cherchez à comprendre les grands modèles de langage ? Découvrez ici leur puissance et leurs applications. Découvrez ce que sont les LLM, leur fonctionnement et leur impact sur la société et les entreprises.

Les termes LLM ou "Large Language Model" sont plus souvent utilisés ces jours-ci. La plupart des gens savent qu'ils sont connectés à l'intelligence artificielle, mais c'est tout.

De nombreux systèmes d'intelligence artificielle puissants d'aujourd'hui - du ChatGPT d'OpenAI au BERT de Google - sont basés sur de grands modèles de langage, qui sont d'ailleurs la source de leur puissance. Mais qu'est-ce qui différencie ces LLM des autres technologies d'intelligence artificielle qui les ont précédés ?

Les grands modèles de langage, comme leur nom l'indique, sont très grands. Ce sont des systèmes d'IA entraînés avec des quantités de données excessivement énormes, ce qui les rend très efficaces avec les langages humains. Ce billet explique comment.

Que sont les grands modèles de langage ?

Les grands modèles de langage sont un type de système d'intelligence artificielle formé pour reconnaître, reproduire, prédire et manipuler du texte ou d'autres contenus. Les grands modèles de langage modernes se composent de réseaux de neurones IA avec des milliards de paramètres ou plus et sont souvent formés à l'aide de pétaoctets de données.

Un grand modèle de langage peut comprendre beaucoup de choses comme le ferait un humain, mais pas tout. Cependant, contrairement à la plupart des humains, un grand modèle de langage peut avoir des connaissances plus étendues sur presque tout, ce qui le fait apparaître comme un ordinateur omniscient.

De grands modèles de langage sont aujourd'hui possibles en raison de la grande quantité d'informations numériques sur Internet, des coûts de calcul réduits et de l'augmentation de la puissance de calcul des processeurs parallèles CPU et GPU.

Comment fonctionnent les grands modèles de langage ?

En surface, un grand modèle de langage tel que ChatGPT est facile à utiliser. Tout ce que vous avez à faire est de taper du texte et il y répondra - des questions à tous les types de demandes.

Sous la surface, cependant, il se passe beaucoup plus de choses pour produire les résultats apparemment sans effort pour lesquels les grands modèles de langage sont connus. Par exemple, le système doit d'abord être créé, formé et affiné pour produire le type de résultats ChatGPT.

Voici donc un aperçu rapide des différents processus qui rendent possibles les grands modèles de langage.

  • Conception: La conception d'un grand modèle de langage déterminera son fonctionnement, l'algorithme et les méthodes de formation à utiliser, ainsi que le temps et le coût de la formation et de la maintenance globales.
  • Transformateurs: La plupart des grands modèles de langage sont construits à l'aide du modèle d'apprentissage en profondeur du transformateur. Les transformateurs sont utiles car ils disposent d'un mécanisme d'auto-attention qui les rend plus sensibles au contexte et, par conséquent, nécessitent moins de temps de formation par rapport aux modèles plus anciens.
  • Pré-formation & Données: De Wikipédia aux grandes bases de données et autres sources de données uniques, la quantité et la qualité des données utilisées dans la formation d'un grand modèle de langage détermineront ses capacités de sortie. La pré-formation donne à un grand modèle linguistique les informations de base dont il a besoin pour comprendre le texte écrit, la langue, le contexte, etc. La plupart des pré-formations LLM sont effectuées à l'aide de données non étiquetées dans des modes d'apprentissage semi-supervisés ou auto-supervisés.
  • Réglage fin: Après l'étape de pré-formation d'un LLM, l'étape suivante consiste généralement à affiner le domaine pour en faire un outil plus utile à des fins spécifiques telles que le chat, la recherche commerciale, la complétion de code, etc. C'est l'étape où des outils comme GitHub Copilot et ChatGPT d'OpenAI sont développés.

Grands modèles de langage et outils logiciels

Un grand modèle de langage peut également se connecter à d'autres systèmes ou plates-formes logicielles via des plugins et l'intégration d'API. Cela permet au LLM d'effectuer des activités du monde réel, telles que vérifier l'heure, effectuer des opérations arithmétiques, naviguer sur le Web et interagir avec des applications Web via des plates-formes telles que Zapier.

C'est un domaine en plein développement et les possibilités sont énormes. Par exemple, tout ce que vous avez à faire est de donner les instructions, et le LLM peut rechercher des informations pour vous sur le Web, faire des réservations, garder un œil sur les sujets d'actualité, faire vos achats, etc.

Termes et étiquettes LLM

Il n'existe pas de méthode spécifique pour développer un grand modèle de langage, de sorte que les groupes de développeurs se retrouvent avec différents modèles qui utilisent des approches légèrement différentes pour atteindre des objectifs similaires. Cette situation a donné lieu à différentes étiquettes, car elles tentent de décrire le fonctionnement de chaque modèle. Voici quelques-uns de ces termes et ce qu'ils signifient.

  • Modèle zéro coup: Un grand modèle de langage pré-entraîné capable d'effectuer des classifications au-delà de son ensemble d'entraînement de base et de donner des résultats assez précis pour une utilisation générale.
  • Modèle affiné: Un modèle spécifique à un domaine.
  • Le modèle multimodal: Capable de comprendre et de produire des types de médias autres que du texte, tels que des images.
  • GPT: Transformateur pré-formé génératif.
  • T5: Transformateur de transfert de texte à texte.
  • BART: Transformateur bidirectionnel et auto-régressif.
  • BERT: Représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs.
  • ROBERTa: Approche BERT robustement optimisée.
  • CTRL: Modèle de langage de transformateur conditionnel.
  • Lama: Méta IA du grand modèle de langage.
  • Turing NLG: Génération de langage naturel.
  • LeMDA: Modèles de langage pour les applications de dialogue.
  • ELECTRA: Apprentissage efficace d'un encodeur qui classe avec précision les remplacements de jetons.

Applications des grands modèles de langage

Les grands modèles de langage peuvent être appliqués de manière utile à de nombreux domaines pour les affaires, le développement et la recherche. Les vrais avantages viennent après un réglage fin, qui dépend entièrement de la raison pour laquelle le modèle est conçu. Voici leurs nombreux domaines d'application.

  1. Traduction: Les grands modèles de langue fonctionnent bien avec plusieurs langues. Ils peuvent traduire des phrases simples en code informatique ou même produire plusieurs traductions en langage humain à la fois.
  2. Génération de contenu: De la génération de texte aux images et au-delà, les LLM peuvent être utilisés de manière rentable pour générer toutes sortes de contenus, y compris des descriptions de produits, du contenu marketing, des e-mails d'entreprise et même des documents juridiques.
  3. Assistants virtuels: Leur bonne compréhension du langage humain fait des LLM des assistants virtuels idéaux. Ils peuvent accepter le langage humain comme une commande et l'utiliser pour écrire des choses, effectuer des actions en ligne, effectuer des recherches, etc.
  4. Chat et conversation: Ce sont également d'excellents partenaires de chat, comme le montre le modèle populaire ChatGPT.
  5. Question Répondant: Les grands modèles de langage absorbent beaucoup d'informations pendant la formation, ce qui les rend capables de répondre à la plupart des questions de culture générale.
  6. Résumé du contenu: Ils peuvent également résumer un contenu textuel volumineux dans des formes plus courtes. Les modèles de transformateurs sont excellents pour cela.
  7. Analyse financière: BloombergGPT en est un excellent exemple.
  8. Génération de code: Les programmeurs informatiques deviennent plus efficaces avec des copilotes alimentés par de grands modèles de langage affinés pour la programmation.
  9. Services de transcription: Les LLM facilitent la réalisation de transcriptions de synthèse vocale et de synthèse vocale à la volée.
  10. Contenu de réécriture : Soit dans la même langue, soit dans un style différent.
  11. Analyse des sentiments: Les LLM peuvent être utilisées pour déduire efficacement les sentiments intégrés dans les communications humaines. Cela peut être appliqué avec profit par les équipes marketing qui étudient leurs clients.
  12. Récupération de l'information: Leur bonne compréhension du langage humain fait des LLM un élément important des moteurs de recherche modernes.
  13. Éducation: Des outils d'apprentissage interactifs aux systèmes de tutorat et de notation plus intelligents et personnalisés, les applications potentielles des LLM dans l'éducation sont vastes.

Les avantages des grands modèles de langage

Malgré les nombreux défis posés par le développement d'un grand modèle de langage, ses avantages sont nombreux et valent la peine. Voici les principaux.

  • Riche compréhension de la langue: Les LLM peuvent comprendre et répondre à votre langue comme si vous parliez à un autre être humain. Cela les rend particulièrement précieux en tant qu'interface entre les humains et le monde informatique.
  • Créativité: Les transformateurs pré-formés génératifs ont prouvé leurs capacités à produire des sorties de texte impressionnantes telles que par ChatGPT et des images, comme avec Diffusion stable.
  • Versatilité: Un modèle zéro coup est un outil polyvalent qui peut être utilisé pour de nombreuses tâches et projets nécessitant différents environnements et applications.
  • Capacité de réglage fin: Toute organisation peut prendre un modèle pré-formé et l'affiner pour prendre en charge les tâches et les processus de son flux de travail. Et cela inclut de s'imprégner de la culture et de l'éthique de l'organisation, comme l'image de marque, les slogans et les approches.

Les défis

Les grands modèles de langage présentent de nombreux défis, qui en ont fait le domaine d'entreprises pour la plupart bien financées. Voici les principaux problèmes auxquels les développeurs sont confrontés avec les LLM.

  • Coûts de développement et de maintenance: Les grands modèles de langage sont à la fois coûteux à développer et à maintenir.
  • Échelle et complexité: Tout est dans le nom. Les grands modèles de langage sont énormes et complexes. Il faut une bonne équipe pour en construire et en gérer une.
  • Biais et inexactitudes: Compte tenu de l'ampleur de l'apprentissage non supervisé qu'ils subissent, les grands modèles de langage peuvent inclure de nombreux biais et inexactitudes au moment même où ils les ont détectés.
Ratio S / NNomAnnéeDéveloppeur Taille du corpusParamètresLicence
1.GPT-42023OpenAIInconnu~ 1 billionAPI publique
2.PanGu-Σ2023Huawei329 milliards de jetons1 billionsPropriétaire
3.MT-NLG2021Microsoft/Nvidia338 milliards de jetons530 milliardsLimité
4.Ouvrir l'assistant2023LAION1.5 XNUMX milliards de jetons17 milliardsApache 2.0
5.BloombergGPT2023Bloomberg L.P.700+ milliards de jetons50 milliardsPropriétaire
6.Lama2023Meta1.4 billions65 milliardsLimité
7.Galactica2022Meta106 milliards de jetons120 milliardsCC-BY-NC
8.Cérébras-GPT2023Cerebras-13 milliardsApache 2.0
9.BLOOM2022HugginFace & Co350 milliards de jetons175 milliardsIA responsable
10.GPT-Néo2021Eleuther IA825 GB2.7 milliardsMIT
11.Falcon2023TII1 XNUMX milliards de jetons40 milliardsApache 2.0
12.GLAM2021Google1.6 XNUMX milliards de jetons1.2 billionsPropriétaire
13.GPT-32020OpenAI300 milliards de jetons175 milliardsAPI publique
14.BERT2018Google3.3 milliards340 millionsApache
15.AlexaMC2022Amazon1.3 billions20 milliardsAPI publique
16.YaLM2022Yandex1.7 TB100 milliardsApache 2.0

LLM open source

Bon nombre des grands modèles de langage populaires sont des projets open source, bien que leur complexité et leurs coûts énormes empêchent de nombreux développeurs de les adopter. Cependant, vous pouvez toujours exécuter les modèles formés à des fins de recherche ou de production sur l'infrastructure de leur développeur. Certains sont gratuits, tandis que d'autres sont abordables. Ici est une belle liste.

Liste des meilleures ressources LLM

Vous trouverez ci-dessous une liste des meilleures ressources du Web pour tout savoir et suivre les grands modèles de langage et l'industrie de l'IA.

  • OpenAI: Développeurs de ChatGPT, GPT-4 et Dall-E
  • Visage étreignant: Site Web populaire pour les éléments liés à l'IA, du traitement du langage naturel (PNL) aux grands modèles de langage
  • Blog Google AI: propose des informations, des mises à jour de recherche, des études et des articles de l'équipe de recherche de Google.
  • GitHub: Plate-forme d'hébergement de code populaire avec de nombreux projets open-source et leurs codes.
  • Nvidia: Fabricants de matériel informatique parallèle
  • Anthologie ACL: Grande plateforme avec plus de 80 XNUMX articles sur le traitement du langage naturel et la linguistique computationnelle.
  • Neurips: Conférence sur les systèmes de traitement de l'information neuronale.
  • Moyenne: Plateforme de blogs avec de nombreux blogs sur l'IA et l'apprentissage automatique de divers experts et chercheurs.
  • ArXiv: Référentiel scientifique majeur avec tous les types d'articles de recherche, y compris l'IA et les grands modèles de langage.

Foire aux Questions

Voici quelques questions fréquemment posées sur les grands modèles de langage.

Qu'est-ce qu'un paramètre dans les grands modèles de langage ?

Un paramètre est une variable qui peut être ajustée pendant la formation d'un modèle pour aider à transformer les données d'entrée en sortie appropriée. Plus une IA a de paramètres, plus elle peut être polyvalente et puissante. En d'autres termes, les capacités d'un modèle d'IA sont déterminées par son nombre de paramètres.

Que veut dire Corpus ?

Corpus fait simplement référence à toutes les données utilisées dans la formation d'un modèle d'IA.

Que signifie formation & pré-formation ?

La formation à l'IA dans l'apprentissage automatique fait référence au processus consistant à fournir à un modèle d'IA des données structurées et à lui apprendre ce qu'elles signifient en utilisant un apprentissage supervisé ou non supervisé, c'est-à-dire avec ou sans superviseur humain. La pré-formation, quant à elle, fait référence à un grand modèle de langage qui a déjà été formé et est prêt pour un ajustement ou une formation spécifique.

Quel est le mécanisme d'attention dans un LLM?

L'attention est utilisée pour comprendre le contexte de toute information, par exemple lorsqu'un modèle rencontre un mot qui peut avoir plusieurs significations. Il peut en déduire le sens exact en se concentrant sur le contexte.

Quelle est la différence entre les paramètres et les jetons dans LLM ?

Les paramètres sont des valeurs numériques qui sont utilisées pour définir le comportement du modèle en les ajustant pendant la formation. Les jetons, en revanche, sont des unités de sens, comme un mot, un préfixe, un nombre, une ponctuation, etc.

Conclusion

En terminant cette exploration des grands modèles de langage et de ce qu'ils sont, vous conviendrez qu'ils changent le monde et qu'ils sont là pour rester.

Bien que les capacités techniques de votre organisation déterminent si vous pouvez participer ici ou non, votre entreprise peut toujours tirer parti des nombreux avantages de IA générative fournies par les grands modèles de langage.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke est un passionné d'informatique qui aime lire un large éventail de livres. Il a une préférence pour Linux plutôt que Windows/Mac et utilise
Ubuntu depuis ses débuts. Vous pouvez le retrouver sur Twitter via bongotrax

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