Définition des grands modèles de langage

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, les LLM sont un sous-ensemble spécialement conçu du Machine Learning connu sous le nom de Deep Learning, qui utilise des algorithmes entraînés sur de grands ensembles de données pour reconnaître des schémas complexes. Les LLM apprennent en étant formés sur des quantités massives de texte. À la base, ils apprennent à répondre aux demandes des utilisateurs avec un contenu pertinent et contextuel, rédigé en langage humain, c'est-à-dire avec les mots et la syntaxe que les individus utilisent lors d'une conversation ordinaire.

Comment les grands modèles de langage et l'IA sont-ils liés ?

Imaginez l'intelligence artificielle comme une pyramide, l'IA étant la technologie mère à la base. Les niveaux suivants sont représentés par le Machine Learning, puis le Deep Learning, les réseaux neuronaux et l'IA générative, suivis par les modèles de base, puis les grands modèles de langage sur les deux niveaux supérieurs. Les LLM sont une sous-catégorie avancée de l'IA qui se concentre sur la compréhension, la prédiction et la génération de texte de type humain.

Applications des grands modèles de langage

Les LLM sont une composante essentielle de l'IA générative et sont des outils puissants pour une variété de tâches de traitement du langage naturel, telles que :

• La recherche, la traduction et la récapitulation de texte ;
• Les réponses aux questions ;
• La génération de nouveau contenu, notamment du texte, des images, de la musique et du code logiciel.

Mais c'est la capacité des LLM à combiner les informations, à analyser les données et à détecter les tendances qui leur permet de s'adapter à des cas d'utilisation spécifiques au-delà de la simple création de texte. Leurs capacités émergentes couvrent un large éventail de domaines, de rôles et de tâches, du séquençage génétique au développement de médicaments, de la génération de code à la programmation robotisée, en passant par les conseils en investissement et la détection des fraudes. Les LLM peuvent même être utiles dans les applications agricoles, le Retail et les ressources humaines.

Comment fonctionnent les grands modèles de langage ?

Les LLM s'exécutent sur des réseaux neuronaux : des modèles informatiques avec des nœuds regroupés comme les neurones d'un cerveau. Cette structure permet un traitement rapide et parallèle des signaux et améliore la reconnaissance de schémas et le Deep Learning.

Mais la véritable prouesse des LLM réside dans leur architecture de transformation et dans les mécanismes d'auto-attention qui permettent aux modèles d'évaluer l'importance des différentes parties des données d'entrée. Les LLM peuvent alors prédire une séquence de ce qui devrait suivre, un peu comme une fonction de saisie automatique. Ils passent au crible des milliards, voire des billions de paramètres d'ensembles de données dans leur analyse sémantique, et s'efforcent de comprendre le sens des mots dans le contexte spécifique dans lequel ils sont utilisés.

Avec le temps, les algorithmes de Deep Learning apprennent à prédire non seulement le mot suivant qui devrait apparaître dans la phrase, mais aussi le paragraphe suivant et parfois même la section suivante. C'est ainsi que les LLM comblent le fossé entre la structure sous-jacente des données et les concepts cœur de métier dont ils ont besoin pour générer un contenu pertinent.

Comment les grands modèles de langage sont-ils entraînés ?

Qu'ils soient déployés dans le domaine des sciences de la vie, du marketing, des fonctions Finance ou dans tout autre contexte, les LLM doivent apprendre les règles d'un langage et d'un domaine : décoder des schémas complexes pour acquérir une compréhension approfondie de la grammaire, de la sémantique et des processus afin de pouvoir produire des réponses contextuelles précises.

Entraîner les données pour les LLM

Au départ, les LLM sont alimentés avec de grandes quantités de données textuelles provenant d'un large éventail de sources. Cet entraînement implique le traitement de milliards de mots provenant de livres, d'articles, de sites Web et d'autres environnements riches en texte. La diversité et la taille de l'ensemble de données sont essentielles pour que le modèle dispose d'une base d'entraînement adéquate.

Processus d'entraînement des LLM

Cette première phase d'entraînement est supervisée par des humains, qui fournissent au modèle des conversations et d'autres textes à ingérer. La deuxième phase consiste à renforcer l'entraînement sur la base du feedback humain en classant les réponses du modèle. Le modèle est ensuite entraîné dans plusieurs itérations, notamment lors d'un l'entraînement non supervisé, où le modèle est exposé à du texte et apprend à identifier des schémas et des corrélations afin de prédire des parties de celui-ci, sans instruction explicite.

Perfectionnement post-entraînement des LLM

Après avoir été entraîné sur un ensemble de données génériques, un LLM peut être adapté plus précisément à des environnements particuliers, même au niveau d'une entreprise, à l'aide d'un processus appelé inférence de modèle. Un modèle entraîné avec des données réelles propres au secteur et à l'entreprise (contenus non structurés tels que des bases de données, des conversations avec des clients, des tickets d'assistance ou des contrats juridiques) utilise les schémas linguistiques appris et les connaissances acquises au cours du pré-entraînement et du perfectionnement pour analyser les nouvelles entrées. Il peut alors interagir plus efficacement et naturellement avec les utilisateurs, être optimisé pour des applications et des cas d'utilisation spécifiques, et comprendre les nuances des différents contextes et de la terminologie de l'entreprise.

Par exemple, les LLM spécifiques à un domaine peuvent être entraînés spécifiquement sur des types de données médicales, scientifiques ou juridiques, tandis que les LLM propriétaires peuvent être entraînés sur les données privées d'une entreprise à des fins de compétitivité et de sécurité.

Une bonne pratique pour assurer les performances du modèle consiste à mettre à jour les données d'entraînement de manière incrémentale en ajoutant des éléments tels que de nouvelles descriptions de produits et de nouveaux documents réglementaires, permettant ainsi d'affiner continuellement le LLM et ainsi de maximiser la valeur.

Ressources requises pour l'entraînement d'un LLM

• Exigences en matière de puissance de calcul : l'entraînement d'un grand modèle de langage robuste nécessite des ressources informatiques importantes. Cela inclut des processeurs puissants (pour le calcul et les graphiques), une mémoire suffisante et des ressources cloud importantes, en fonction de la taille et de la complexité du modèle.
• Investissement en temps : l'entraînement d'un grand modèle de langage est un processus progressif. Il faut du temps pour alimenter, ajuster et réentraîner le modèle avec les bons ensembles de données.

L'un des avantages les plus notables des LLM est qu'ils peuvent apprendre et s'améliorer au fil du temps, en s'adaptant à divers cas d'utilisation et en répondant à l'évolution des besoins des entreprises. De la mise en place de l'entraînement de base à la mise à disposition de capacités avancées et contextuelles, chaque étape consiste à faire évoluer le LLM pour qu'il soit mieux aligné sur les besoins uniques des entreprises.

Quels sont les cas d'utilisation des grands modèles de langage pour les entreprises ?

Les LLM se révèlent si polyvalents que pratiquement tous les secteurs d'activité, à tous les stades, peuvent bénéficier de leur mise en œuvre dans un nombre croissant de processus. Cela est d'autant plus vrai que de nouveaux outils LLM personnalisés et interconnectés permettent à un plus grand nombre d'entreprises d'adopter et de rentabiliser les fonctionnalités d'IA générative.

Au fur et à mesure que la technologie progresse, les LLM ne se limitent plus à des applications textuelles. Une fois que l'IA générative a créé du texte, du contenu audio/vidéo ou des images à l'aide d'une myriade de sources de données, un LLM entraîné et perfectionné est capable d'intégrer ces résultats générés par l'IA dans un contexte métier.

Les LLM peuvent augmenter et amplifier la puissance de l'IA générative pour qu'elle soit encore plus prédictive, adaptative et intelligente. Certains LLM peuvent collaborer avec d'autres modèles d'IA sur des tâches plus complexes, aidant ainsi les entreprises à rationaliser leurs opérations, à améliorer la prise de décision ou à créer des expériences client plus interactives et personnalisées.

Le nombre de nouvelles applications publiées à un rythme effréné offre de nombreuses possibilités passionnantes pour l'avenir de l'IA et des LLM en entreprise.

Fonctionnalités de LLM les plus couramment utilisées par les entreprises

Parce qu'ils permettent aux utilisateurs de générer des phrases et des paragraphes cohérents et adaptés au contexte en réponse à un prompt, les LLM peuvent automatiser de nombreuses tâches métier :

• Synthèse de texte
• Traduction
• Génération de texte et d'image
• Écriture et débogage de code
• Recherche sur le Web
• Service client et analyse du ressenti des clients
• Assistants virtuels/chatbots
• Classification de texte/document
• Vérification et approbation automatisées de documents
• Réponses de base de connaissances
• Rédaction éditoriale et technique

Cas d'utilisation des LLM pour la communication technique

Les LLM peuvent fournir une aide précieuse aux auteurs de documents techniques, en particulier pour les tâches fastidieuses et répétitives et l'assurance qualité, ce qui leur permet de consacrer du temps à des activités plus stratégiques qui requièrent une touche humaine.

• Automatisation du processus de génération de rapports, de synthèses et d'autres documents techniques.
• Fourniture d'un feedback en temps réel sur la rédaction.
• Entraînement pour comprendre le contexte du texte écrit, en améliorant la précision et l'efficacité de la communication technique.
• Fourniture d'insights et d'une analytique sur la communication technique, en aidant à identifier les tendances et les schémas et à améliorer la qualité.
• Analyse du feedback des clients et des tickets de support, avec des insights sur les besoins des clients et l'amélioration de la documentation produit et de support.

Cas d'utilisation des LLM pour les services sur site

Lorsqu'ils sont sur le terrain, les techniciens peuvent demander à un bot comment réparer un équipement spécifique sur site. Après avoir traité les données, le bot peut fournir des instructions générées par le LLM en langage naturel, offrant ainsi un accès rapide aux connaissances d'experts.

Cas d'utilisation des LLM pour la gestion de la Supply Chain

Dans le domaine de la gestion de la Supply Chain, les LLM peuvent offrir une efficacité inégalée et une agilité avant-gardiste :

• Anticiper les disruptions
• Optimiser les itinéraires
• Créer des stratégies de résilience
• Améliorer la précision des prévisions
• Prendre des décisions en temps réel

Principaux secteurs et domaines d'activité utilisant les LLM

• Agriculture
• Service client et services sur site
• Éducation
• Administration
• Finance et assurance
• Santé et industrie pharmaceutique
• Ressources humaines
• Service juridique
• Contenu média et technique
• Retail et e-commerce
• Ventes, marketing et publicité
• Secteur de l'eau et de l'énergie

Comment les grands modèles de langage sont-ils déployés dans les entreprises ?

Dans un environnement de production, les LLM sont généralement utilisés selon une configuration SaaS, c'est-à-dire qu'ils sont entraînés et hébergés dans le cloud et intégrés directement aux applications, produits ou services. Les entreprises peuvent saisir directement leurs données uniques dans le modèle d'IA et recevoir des réponses ou des prévisions personnalisées, sans avoir à apprendre à concevoir et entraîner un modèle d'IA.

Étapes d'intégration des LLM dans les applications métier

• Phase d'idéation : les développeurs et les stratèges se réunissent pour identifier les cas d'utilisation potentiels des LLM.
• Phase de validation : des environnements de test rigoureux sont créés pour évaluer le potentiel du LLM, de la performance à la conformité, en passant par les questions éthiques.
• Phase de réalisation : les modèles linguistiques réussis sont intégrés aux systèmes existants, améliorant ainsi les workflows actuels au lieu de les disrupter.
• Phase opérationnelle : les modèles mis en œuvre sont gérés et améliorés grâce aux commentaires des clients et à l'amélioration continue.

Avantages des grands modèles de langage

Les LLM offrent un certain nombre d'avantages étendus, indépendamment des secteurs d'activité ou des cas d'utilisation spécifiques :

• Efficacité : les LLM peuvent améliorer considérablement l'efficacité des processus en raison de leur capacité à comprendre et à traiter le langage naturel à grande échelle.
• Réduction des coûts : avec les LLM, les tâches telles que le support client, l'analyse des données et autres peuvent être automatisées, réduisant ainsi les coûts d'exploitation.
• Analyse des données : les LLM peuvent analyser et interpréter de grandes quantités de données plus rapidement et plus efficacement que n'importe quel humain, fournissant ainsi aux entreprises des insights précieux.
• Amélioration de l'expérience client : les applications basées sur les LLM peuvent améliorer les interactions avec les clients en offrant une assistance personnalisée et des réponses en temps réel.
• Évolutivité : les LLM peuvent gérer des quantités croissantes de tâches en raison de leurs capacités de Deep Learning.

Défis liés aux grands modèles de langage

Malgré leurs nombreux avantages et cas d'utilisation, les LLM s'accompagnent d'une série de défis :

• Problèmes de confidentialité des données : les LLM traitent un grand nombre de données textuelles. Si le modèle dispose de données sensibles ou à caractère personnel, des systèmes doivent être mis en place pour garantir leur confidentialité et leur anonymat.
• Préoccupations éthiques concernant les biais et l'équité : les LLM étant entraînés sur de grandes quantités de données provenant de nombreuses sources, ils peuvent refléter et reproduire les biais présents dans ces ensembles de données.
• Interprétation erronée des données ou hallucinations : bien que les LLM puissent comprendre le langage, ils ne le comprennent pas de la même manière que les humains. Ils peuvent commettre des erreurs et mal comprendre les données, causant des problèmes potentiels tels que la création de fausses déclarations. Les LLM sont également parfois confrontés à un phénomène appelé hallucination, dans lequel l'outil d'IA discerne un schéma là où il n'y en a pas vraiment, ce qui se traduit par des réponses inexactes, voire incohérentes.
• Dépendance et continuité : une dépendance excessive à l'égard des LLM peut rendre une entreprise vulnérable si le système cesse de fonctionner ou fournit des résultats inexacts.
• Complexité technique : la mise en œuvre, le perfectionnement et la maintenance des LLM nécessitent une expertise technique et des ressources. Une mauvaise gestion peut entraîner des problèmes et des coûts inattendus.

FAQ

Que signifie LLM ?

Le terme anglais LLM signifie « large language model » (grand modèle de langage). Il s'agit d'un type de modèle de Machine Learning/Deep Learning qui peut effectuer une variété de tâches de traitement du langage naturel (NLP) et d'analyse, notamment la traduction, la classification et la génération de texte, la réponse aux questions de manière conversationnelle et l'identification de schémas de données.

Quelle est la différence entre les LLM et l'IA ?

Imaginez l'IA comme une série de cercles concentriques, l'IA étant placée au centre comme technologie mère. Les cercles suivants représentent le Machine Learning, puis le Deep Learning, les réseaux neuronaux et l'IA générative, suivis par les modèles de base et les grands modèles de langage. Les LLM sont un sous-ensemble avancé de l'IA qui se concentre sur la compréhension, la prédiction et la génération de texte de type humain.

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