Du code à la conversation : comment fonctionne un LLM?

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont des systèmes d'IA générative avancés capables de comprendre et de générer du texte de type humain. Ces modèles peuvent reconnaître et interpréter les langues humaines, ayant été entraînés sur des millions de gigaoctets de données textuelles collectées sur Internet. Les innovations basées sur les LLM, comme ChatGPT, sont devenues des noms connus, rendant l'IA générative plus accessible à tous. 

Avec un marché mondial des LLM qui devrait atteindre 85,6 milliards de dollars d'ici 2034, de nombreuses organisations se concentrent sur l'adoption des LLM dans toutes leurs fonctions commerciales.

Dans cet article, nous allons explorer comment fonctionnent les grands modèles linguistiques et leurs applications dans divers secteurs. Commençons !

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L'évolution des grands modèles linguistiques

L'histoire des grands modèles linguistiques s'étend sur plusieurs décennies, remplies de percées en matière de recherche et de découvertes fascinantes. Avant de nous plonger dans les concepts de base, explorons quelques-unes des étapes les plus importantes.

Voici un aperçu rapide des principales étapes du développement des LLM :

• Années 1960 : Joseph Weizenbaum a créé ELIZA, l'un des premiers chatbots. Il utilisait la reconnaissance de formes, une méthode où le système détecte les mots-clés dans l'entrée de l'utilisateur et répond en conséquence, simulant une conversation de base.

• Années 1990 : Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) ont été développés pour traiter les données séquentielles comme le texte ou la parole. Ils pouvaient se souvenir des entrées passées, mais avaient du mal avec les longues séquences, ce qui a conduit à la création de réseaux de mémoire à long terme (LSTM) pour résoudre ce problème.

• 2014 : Les unités récurrentes fermées (GRU) ont été introduites comme une version plus simple et plus rapide des LSTM. Vers la même époque, des mécanismes d'attention ont été développés, permettant à l'IA de se concentrer sur les parties les plus importantes d'une séquence pour une meilleure compréhension.

• 2017 : Transformer a introduit une nouvelle façon de traiter le texte en utilisant l'attention multi-tête et le traitement parallèle. Contrairement aux RNN, ils pouvaient analyser des séquences entières en une seule fois, ce qui les rendait plus rapides et plus aptes à comprendre le contexte.

Depuis 2018, des modèles tels que BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) et GPT (Generative Pre-trained Transformer) ont utilisé des transformateurs pour introduire le traitement bidirectionnel, où l'information circule à la fois vers l'avant et vers l'arrière. Ces avancées ont considérablement amélioré la capacité de ces modèles à comprendre et à générer le langage naturel.

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Comment fonctionne un LLM ?

Pour comprendre comment fonctionne un LLM (Large Language Model), il est important de d'abord clarifier ce qu'est exactement un LLM. 

Les LLM sont un type de modèle de fondation : des systèmes d’IA à usage général entraînés sur des jeux de données massifs. Ces modèles peuvent être affinés pour des tâches spécifiques et sont conçus pour traiter et générer du texte d’une manière qui imite l’écriture humaine. Les LLM excellent dans la réalisation de prédictions à partir d’invites minimales et sont largement utilisés dans l’IA générative pour créer du contenu basé sur les entrées humaines. Ils peuvent déduire le contexte, fournir des réponses cohérentes et pertinentes, traduire des langues, résumer du texte, répondre à des questions, aider à la création littéraire et même générer ou déboguer du code.

Les LLM sont incroyablement volumineux et fonctionnent avec des milliards de paramètres. Les paramètres sont des pondérations internes que le modèle apprend pendant l’entraînement, ce qui lui permet de générer des sorties en fonction de l’entrée qu’il reçoit. En général, les modèles avec plus de paramètres ont tendance à offrir de meilleures performances.

Voici quelques exemples de LLM populaires :

• GPT-4o : Lancé en mai 2024, GPT-4o est le dernier modèle multimodal d'OpenAI. Il peut traiter des entrées de texte, d'images, d'audio et de vidéo.
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• Claude 3.5 : Introduit en juin 2024 par Anthropic, Claude 3.5 s'appuie sur la série Claude 3 et offre des capacités améliorées de traitement du langage naturel et de résolution de problèmes.
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• Llama 3 : La série Llama 3 de Meta, lancée en avril 2024, comprend des modèles avec jusqu'à 70 milliards de paramètres. Ces modèles open source sont connus pour leur rentabilité et leurs solides performances dans divers benchmarks.
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• Gemini 1.5 : Lancé en février 2024 par Google DeepMind, Gemini 1.5 est un modèle multimodal capable de traiter du texte, des images et d'autres types de données.

Les composantes clés d'un LLM

Les grands modèles de langage (LLM) possèdent plusieurs composants clés qui fonctionnent ensemble pour comprendre et répondre aux invites des utilisateurs. Certains de ces composants sont organisés en couches. Chaque couche gère des tâches spécifiques dans le pipeline de traitement du langage. 

Par exemple, la couche d'embedding décompose les mots en plus petits éléments et identifie les relations entre eux. 

S'appuyant sur cela, la couche feedforward analyse ces éléments pour trouver des modèles. De la même manière, la couche récurrente garantit que le modèle maintient l'ordre correct des mots. 

Un autre composant important est le mécanisme d'attention. Il aide le modèle à se concentrer sur les parties les plus pertinentes de l'entrée, lui permettant de donner la priorité aux mots-clés ou aux phrases par rapport à ceux qui le sont moins. Prenons le cas de la traduction de « The cat sat on the mat » en français : le mécanisme d'attention garantit que le modèle aligne « cat » avec « le chat » et « mat » avec « le tapis », préservant ainsi le sens de la phrase. Ces composants fonctionnent ensemble étape par étape pour traiter et générer du texte. 

Différents types de LLM

Tous les LLM partagent les mêmes composants fondamentaux, mais ils peuvent être construits et adaptés à des fins spécifiques. Voici quelques exemples de différents types de LLM et de leurs capacités uniques :

• Modèles zero-shot : Ces modèles peuvent gérer des tâches pour lesquelles ils n’ont pas été spécifiquement entraînés. Ils utilisent les connaissances générales qu’ils ont acquises pour comprendre de nouvelles invites et faire des prédictions sans avoir besoin d’un entraînement supplémentaire.
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• Modèles affinés : Les modèles affinés sont basés sur des modèles généraux, mais sont entraînés davantage pour des tâches spécifiques. Cet entraînement supplémentaire les rend très efficaces pour les applications spécialisées.
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• Modèles multimodaux : Ces modèles avancés peuvent traiter et générer plusieurs types de données, tels que du texte et des images. Ils sont conçus pour les tâches qui nécessitent une combinaison de compréhension textuelle et visuelle.

Comment le traitement du langage naturel est lié aux LLM

Le traitement du langage naturel (TLN) aide les machines à comprendre et à travailler avec le langage humain, tandis que l'IA générative se concentre sur la création de nouveaux contenus tels que du texte, des images ou du code. Les grands modèles linguistiques (LLM) réunissent ces deux domaines. Ils utilisent des techniques de TLN pour comprendre le langage, puis appliquent l'IA générative pour créer des réponses originales, de type humain. Cette combinaison permet aux LLM de traiter le langage et de générer un texte créatif et significatif, ce qui les rend utiles pour des tâches telles que les conversations, la création de contenu et la traduction. En combinant les forces du TLN et de l'IA générative, les LLM permettent aux machines de communiquer d'une manière qui semble naturelle et intuitive.

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Applications des LLM dans diverses industries

Maintenant que nous avons vu ce qu'est un LLM et comment il fonctionne, jetons un coup d'œil à quelques cas d'utilisation dans différents secteurs qui mettent en évidence le potentiel des LLM.

Utilisation des LLM dans la technologie juridique

Les modèles d'IA transforment le secteur juridique, et les LLM ont rendu des tâches telles que la recherche et la rédaction de documents juridiques beaucoup plus rapides pour les avocats. Ils peuvent être utilisés pour analyser rapidement des textes juridiques, tels que des lois et des affaires passées, afin de trouver les informations dont les avocats ont besoin. Les LLM peuvent également aider à la rédaction de documents juridiques, tels que des contrats ou des testaments. 

Il est intéressant de noter que les LLM ne sont pas seulement utiles pour la recherche et la rédaction, mais aussi des outils précieux pour garantir la conformité juridique et rationaliser les flux de travail. Les organisations peuvent utiliser les LLM pour se conformer aux réglementations en identifiant les violations potentielles et en fournissant des recommandations pour y remédier. Lors de l'examen des contrats, les LLM peuvent mettre en évidence les détails clés, identifier les risques ou les erreurs et suggérer des modifications.

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Vente au détail et commerce électronique : chatbots basés sur l'IA avec des LLM

Un LLM peut analyser les données client, comme les achats passés, les habitudes de navigation et l'activité sur les médias sociaux, pour repérer les schémas et les tendances. Cela permet de créer des recommandations personnalisées pour les produits. Les applications intégrées aux LLM peuvent guider les clients dans l'achat de produits, par exemple en les aidant à choisir des articles, à les ajouter à leur panier et à effectuer le paiement. 

De plus, les chatbots basés sur LLM peuvent répondre aux questions courantes des clients sur les produits, les services et l'expédition. Cela permet aux représentants du service client de traiter des problèmes plus complexes. Un excellent exemple est le dernier chatbot d'Amazon, Rufus. Il utilise des LLM pour générer des résumés des avis sur les produits. Rufus peut également détecter les faux avis et recommander des options de taille de vêtements aux clients.

Les LLM dans la recherche et le milieu universitaire

Une autre application intéressante des LLM se trouve dans le secteur de l'éducation. Les LLM peuvent générer des exercices et des questionnaires pour les étudiants, rendant l'apprentissage plus interactif. 

Lorsqu'ils sont affinés avec des manuels scolaires, les LLM peuvent offrir une expérience d'apprentissage personnalisé, permettant aux étudiants d'apprendre à leur propre rythme et de se concentrer sur les sujets qu'ils trouvent difficiles. Les enseignants peuvent également utiliser les LLM pour évaluer le travail des élèves, comme les essais et les tests, ce qui leur permet de gagner du temps et de se concentrer sur d'autres aspects de l'enseignement. 

De plus, ces modèles peuvent traduire des manuels et du matériel d'étude dans différentes langues, aidant ainsi les étudiants à accéder à du contenu éducatif dans leur langue maternelle.

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Avantages et inconvénients des grands modèles linguistiques

Les LLM offrent de nombreux avantages en comprenant le langage naturel, en automatisant des tâches telles que la synthèse et la traduction, et en aidant au codage. Ils peuvent combiner des informations provenant de différentes sources, résoudre des problèmes complexes et prendre en charge la communication multilingue, ce qui les rend utiles dans de nombreux secteurs. 

Cependant, ils comportent également des défis, tels que le risque de propagation de désinformation, des préoccupations éthiques concernant la création de contenu réaliste mais faux, et des inexactitudes occasionnelles dans des domaines critiques. De plus, ils ont un impact environnemental important, car l'entraînement d'un seul modèle peut produire autant de carbone que cinq voitures. Il est essentiel d'équilibrer leurs avantages avec ces limites pour les utiliser de manière responsable.

Principaux points à retenir

Les grands modèles de langage transforment notre façon d'utiliser l'IA générative en facilitant la compréhension et la création de textes de type humain par les machines. Ils aident des secteurs comme le droit, le commerce de détail et l'éducation à devenir plus efficaces, qu'il s'agisse de rédiger des documents, de recommander des produits ou de créer des expériences d'apprentissage personnalisées. 

Bien que les LLM offrent de nombreux avantages, comme un gain de temps et une simplification des tâches, ils présentent également des défis tels que des problèmes de précision, des préoccupations éthiques et un impact environnemental. À mesure que ces modèles s'améliorent, ils sont appelés à jouer un rôle encore plus important dans notre vie quotidienne et sur nos lieux de travail.

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