Du code à la conversation : comment fonctionne un LLM ?

Les grands modèles de langage (LLM) sont des systèmes avancés d’IA générative capables de comprendre et de générer du texte semblable à celui produit par les humains. Ces modèles peuvent reconnaître et interpréter les langues humaines, après avoir été entraînés sur des millions de gigaoctets de données textuelles recueillies sur Internet. Les innovations reposant sur des LLM, comme ChatGPT, sont devenues célèbres du grand public, rendant l’IA générative plus accessible à tout le monde.

Alors que le marché mondial des LLM devrait atteindre 85,6 milliards de dollars d’ici 2034, de nombreuses organisations se concentrent sur l’adoption des LLM dans leurs différentes fonctions métier.

Dans cet article, nous allons découvrir comment fonctionnent les grands modèles de langage et quelles sont leurs applications dans différents secteurs. C’est parti !

Fig. 1. Les LLM utilisent des algorithmes d’apprentissage profond pour générer et comprendre du texte.

L’évolution des grands modèles de langage#

L’histoire des grands modèles de langage s’étend sur plusieurs décennies, jalonnée d’avancées majeures en recherche et de découvertes fascinantes. Avant d’aborder les concepts fondamentaux, découvrons 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 motifs, une méthode grâce à laquelle le système détecte les mots-clés saisis par l’utilisateur et y répond en conséquence, simulant une conversation rudimentaire.

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

• 2014 : Les unités récurrentes à portes (GRU) ont été introduites comme une version plus simple et plus rapide des LSTM. À peu près à la même époque, les mécanismes d’attention ont été développés, permettant à l’IA de se concentrer sur les parties les plus importantes d’une séquence pour mieux la comprendre.

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

Depuis 2018, des modèles comme BERT (représentations d’encodeur bidirectionnelles issues des Transformer) et GPT (Transformer génératif préentraîné) utilisent les Transformer pour introduire un traitement bidirectionnel, où les informations circulent 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.

Fig. 2. L’évolution des grands modèles de langage.

Comment fonctionne un LLM ?#

Pour comprendre comment fonctionne un LLM (grand modèle de langage), il est important de commencer par préciser ce qu’est exactement un LLM.

Les LLM sont un type de modèle de fondation, c’est-à-dire des systèmes d’IA polyvalents entraînés sur d’immenses jeux de données. Ces modèles peuvent être ajustés 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 production de prédictions à partir d’invites minimales et sont largement utilisés en IA générative pour créer du contenu à partir d’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 l’écriture créative et même générer ou déboguer du code.

Les LLM sont incroyablement volumineux et fonctionnent à l’aide de milliards de paramètres. Les paramètres sont des poids internes que le modèle apprend pendant l’entraînement, ce qui lui permet de générer des sorties à partir de l’entrée qu’il reçoit. En général, les modèles comportant davantage de paramètres tendent 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 textuelles, des images, de l’audio et de la vidéo.
• Claude 3.5 : présenté en juin 2024 par Anthropic, Claude 3.5 s’appuie sur la série Claude 3 et offre de meilleures capacités de traitement du langage naturel et de résolution de problèmes.
• Llama 3 : lancée en avril 2024, la série Llama 3 de Meta comprend des modèles dotés de 70 milliards de paramètres au maximum. Ces modèles open source sont réputés pour leur rapport coût-efficacité et leurs solides performances sur divers benchmarks.
• 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 composants clés d’un LLM#

Les grands modèles de langage (LLM) possèdent plusieurs composants clés qui collaborent pour comprendre les invites des utilisateurs et y répondre. Certains de ces composants sont organisés en couches. Chaque couche s’occupe de tâches spécifiques dans le pipeline de traitement du langage.

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

Dans sa continuité, la couche à propagation avant analyse ces éléments pour trouver des motifs. De manière similaire, la couche récurrente veille à ce que le modèle conserve 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, ce qui lui permet de donner la priorité aux mots-clés ou aux expressions plutôt qu’aux éléments moins importants. Prenons l’exemple de la traduction de « The cat sat on the mat » en français : le mécanisme d’attention veille à ce que le modèle associe « cat » à « le chat » et « mat » à « le tapis », en préservant le sens de la phrase. Ces composants collaborent étape par étape pour traiter et générer du texte.

Les différents types de LLM#

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

• Modèles zero-shot : ces modèles peuvent gérer des tâches pour lesquelles ils n’ont pas été spécifiquement entraînés. Ils utilisent les connaissances générales acquises pour comprendre de nouvelles invites et effectuer des prédictions sans nécessiter d’entraînement supplémentaire.
• Modèles ajustés : les modèles ajustés reposent sur des modèles généraux, mais sont entraînés davantage pour des tâches spécifiques. Cet entraînement supplémentaire les rend particulièrement efficaces pour les applications spécialisées.
• Modèles multimodaux : ces modèles avancés peuvent traiter et générer plusieurs types de données, comme du texte et des images. Ils sont conçus pour les tâches qui nécessitent de combiner compréhension textuelle et visuelle.

Quel est le lien entre le traitement du langage naturel et les LLM ?#

Le traitement du langage naturel (NLP) aide les machines à comprendre et à traiter le langage humain, tandis que l’IA générative se concentre sur la création de nouveaux contenus comme du texte, des images ou du code. Les grands modèles de langage (LLM) réunissent ces deux domaines. Ils utilisent des techniques de NLP pour comprendre le langage, puis appliquent l’IA générative pour créer des réponses originales semblables à celles produites par les humains. Cette combinaison permet aux LLM de traiter le langage et de générer du texte créatif et pertinent, ce qui les rend utiles pour des tâches comme les conversations, la création de contenu et la traduction. En combinant les atouts du NLP et de l’IA générative, les LLM permettent aux machines de communiquer d’une manière naturelle et intuitive.

Fig. 3. La relation entre l’IA générative, le NLP et les LLM.

Applications des LLM dans différents secteurs#

Maintenant que nous avons vu ce qu’est un LLM et comment il fonctionne, examinons quelques cas d’usage dans différents secteurs qui illustrent le potentiel des LLM.

Utiliser les LLM dans les technologies juridiques#

Les modèles d’IA transforment le secteur juridique, et les LLM ont considérablement accéléré des tâches comme la recherche et la rédaction de documents juridiques pour les avocats. Ils peuvent être utilisés pour analyser rapidement des textes juridiques, comme des lois et des décisions antérieures, afin de trouver les informations dont les avocats ont besoin. Les LLM peuvent également aider à rédiger des documents juridiques, comme des contrats ou des testaments.

Fait intéressant, les LLM ne sont pas seulement utiles pour la recherche et la rédaction : ce sont aussi de précieux outils pour garantir la conformité juridique et rationaliser les flux de travail. Les organisations peuvent utiliser les LLM pour respecter les réglementations en identifiant les violations potentielles et en formulant des recommandations pour y remédier. Lors de l’examen de contrats, les LLM peuvent mettre en évidence les informations clés, identifier les risques ou les erreurs et suggérer des modifications.

Fig. 4. Présentation de l’utilisation des LLM pour la recherche juridique.

Commerce de détail et e-commerce : des chatbots alimentés par des LLM#

Un LLM peut analyser les données clients, comme les achats passés, les habitudes de navigation et l’activité sur les réseaux sociaux, afin de repérer des schémas et des tendances. Cela contribue à créer des recommandations personnalisées de produits. Les applications intégrant des LLM peuvent guider les clients tout au long de leurs achats, par exemple en les aidant à choisir des articles, à les ajouter à leur panier et à finaliser leur commande.

En outre, les chatbots basés sur des LLM peuvent répondre aux questions courantes des clients sur les produits, les services et la livraison. Cela permet aux agents du service client de se consacrer à des problèmes plus complexes. Le dernier chatbot d’IA d’Amazon, Rufus, en est un excellent exemple. Il utilise des LLM pour générer des résumés d’avis sur les produits. Rufus peut également détecter les faux avis et recommander aux clients des options de taille pour les vêtements.

Les LLM dans la recherche et le milieu universitaire#

Une autre application intéressante des LLM concerne le secteur de l’éducation. Les LLM peuvent générer des exercices et des quiz pour les étudiants, rendant l’apprentissage plus interactif.

Lorsqu’ils sont ajustés à l’aide de manuels scolaires, les LLM peuvent fournir 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 tirer parti des LLM pour corriger les travaux des étudiants, comme les dissertations et les contrôles, ce qui leur fait gagner du temps et leur permet de se concentrer sur d’autres aspects de l’enseignement.

De plus, ces modèles peuvent traduire des manuels et des supports d’étude dans différentes langues, aidant les étudiants à accéder à du contenu pédagogique dans leur langue maternelle.

Fig. 5. Exemple de traduction de texte à l’aide d’un LLM.

Avantages et inconvénients des grands modèles de langage#

Les LLM offrent de nombreux avantages en comprenant le langage naturel, en automatisant des tâches comme le résumé et la traduction, et en facilitant le développement. Ils peuvent combiner des informations provenant de différentes sources, résoudre des problèmes complexes et favoriser la communication multilingue, ce qui les rend utiles dans de nombreux secteurs.

Cependant, ils présentent également des difficultés, comme le risque de diffuser de la désinformation, les préoccupations éthiques liées à la création de contenus réalistes mais faux, ainsi que des inexactitudes occasionnelles dans des domaines critiques. De plus, leur impact environnemental est important, car l’entraînement d’un seul modèle peut produire autant de carbone que cinq voitures. Pour les utiliser de manière responsable, il est essentiel de trouver un équilibre entre leurs avantages et ces limites.

Points clés à retenir#

Les grands modèles de langage redéfinissent notre utilisation de l’IA générative en permettant aux machines de mieux comprendre et de créer du texte semblable à celui produit par les humains. Ils aident des secteurs comme le droit, le commerce de détail et l’éducation à gagner en efficacité, qu’il s’agisse de rédiger des documents, de recommander des produits ou de créer des expériences d’apprentissage personnalisées.

Même si les LLM offrent de nombreux avantages, comme le gain de temps et la simplification des tâches, ils présentent aussi des difficultés liées à la précision, à l’éthique et à l’impact environnemental. À mesure que ces modèles progressent, ils sont appelés à jouer un rôle encore plus important dans notre vie quotidienne et notre environnement professionnel.

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