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 d’un humain. Entraînés sur des millions de gigaoctets de données textuelles recueillies sur Internet, ces modèles peuvent reconnaître et interpréter les langues humaines. Des innovations basées sur les LLM, comme ChatGPT, sont devenues incontournables et ont rendu l’IA générative plus accessible à tous.

Le marché mondial des LLM devant atteindre 85,6 milliards de dollars d’ici 2034, de nombreuses organisations cherchent à déployer les LLM dans l’ensemble de leurs activités.

Dans cet article, nous verrons comment fonctionnent les grands modèles de langage et quelles sont leurs applications dans différents secteurs.

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 et regorge de percées scientifiques et de découvertes fascinantes. Avant d’aborder les concepts fondamentaux, explorons quelques-unes des étapes les plus importantes.

Voici un bref aperçu des étapes clés du développement des LLM :

• Années 1960 : Joseph Weizenbaum a créé ELIZA, l’un des premiers agents conversationnels. Ce programme utilisait la mise en correspondance de motifs, une méthode qui consiste à détecter des mots-clés dans les saisies de l’utilisateur et à y répondre, simulant ainsi une conversation élémentaire.
• 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 précédentes, mais avaient des difficultés avec les séquences longues, ce qui a mené à la création des réseaux à mémoire à court et long 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 éléments les plus importants d’une séquence pour mieux la comprendre.
• 2017 : l’architecture Transformer a introduit une nouvelle façon de traiter le texte grâce à l’attention multi-tête et au traitement parallèle. Contrairement aux RNN, les Transformers 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 comme BERT (représentations d’encodeurs bidirectionnels à partir de Transformers) et GPT (Transformer génératif pré-entraîné) utilisent des Transformers. BERT a introduit le traitement bidirectionnel, où l’information circule dans les deux sens. Ces avancées ont considérablement amélioré la capacité de ces modèles à comprendre et à générer du langage naturel.

Fig. 2. Évolution des grands modèles de langage.

Comment fonctionne un LLM ?#

Pour comprendre le fonctionnement d’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 : 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 des demandes des utilisateurs. Ils peuvent déduire le contexte, fournir des réponses cohérentes et pertinentes, traduire des langues, résumer des textes, répondre à des questions, aider à l’écriture créative et même générer ou déboguer du code.

Les LLM sont très volumineux et fonctionnent avec des milliards de paramètres. Les paramètres sont des poids internes que le modèle apprend pendant l’entraînement et qui lui permettent de générer des résultats à partir des données qu’il reçoit. En général, les modèles comportant davantage de paramètres tendent à offrir de meilleures performances.

Voici quelques exemples de LLM populaires en 2024 :

• GPT-4o : lancé en mai 2024, GPT-4o est un modèle multimodal d’OpenAI. Il peut traiter des entrées textuelles, des images, de l’audio et des vidéos.
• Claude 3.5 : Présenté 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.
• Llama 3 : La série Llama 3 de Meta, lancée en avril 2024, comprend des modèles pouvant compter jusqu’à 70 milliards de paramètres. Ces modèles open source sont réputés pour leur rentabilité et leurs performances élevées sur divers bancs d’essai.
• 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) comprennent plusieurs composants clés qui fonctionnent ensemble pour comprendre les invites des utilisateurs et y répondre. Certains de ces composants sont organisés en couches, chacune prenant en charge des tâches précises dans le pipeline de traitement du langage.

Par exemple, la couche d’incorporation transforme les mots, ou les fragments de mots, en vecteurs numériques qui représentent leurs relations.

Dans la continuité, la couche à propagation avant analyse ces vecteurs pour y détecter des motifs. De leur côté, les encodages positionnels aident le modèle à garder en mémoire l’ordre 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, en lui permettant de privilégier les mots-clés ou les expressions plutôt que les éléments moins importants. Prenons la traduction en français de « The cat sat on the mat » : le mécanisme d’attention veille à ce que le modèle associe « cat » à « le chat » et « mat » à « le tapis », tout en préservant le sens de la phrase. Ces composants fonctionnent ensemble, 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 précis. Voici quelques exemples de différents types de LLM et de leurs capacités spécifiques :

• Modèles zéro-shot : Ces modèles peuvent effectuer des tâches pour lesquelles ils n’ont pas été spécifiquement entraînés. Ils s’appuient sur les connaissances générales acquises pour comprendre de nouvelles invites et faire des prédictions sans entraînement supplémentaire.
• Modèles affinés : Ces modèles reposent sur des modèles généraux, mais sont ensuite entraînés pour des tâches précises. Cet entraînement supplémentaire les rend très efficaces pour des 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. Certains peuvent aussi localiser des objets dans des images, une capacité évaluée sur des jeux de données de détection du monde réel par le classement VLM.

Le lien entre le traitement du langage naturel et les LLM#

Le traitement du langage naturel (NLP) aide les machines à comprendre le langage humain et à le traiter, tandis que l’IA générative vise à créer 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 font appel à l’IA générative pour produire des réponses originales, semblables à celles d’un humain. Cette combinaison permet aux LLM de traiter le langage et de générer des textes créatifs et pertinents, ce qui les rend utiles pour des tâches comme les conversations, la création de contenu et la traduction. En associant les atouts du NLP et de l’IA générative, les LLM permettent aux machines de communiquer d’une manière naturelle et intuitive.

Fig. 3. Le lien entre l’IA générative, le NLP et les LLM.

Applications des LLM dans divers secteurs#

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

L’utilisation des LLM dans les technologies juridiques#

Les modèles d’IA transforment le secteur juridique, et les LLM accélèrent considérablement des tâches comme la recherche et la rédaction de documents juridiques pour les avocats. Ils peuvent analyser rapidement des textes juridiques, comme des lois et des affaires antérieures, pour trouver les informations dont les avocats ont besoin. Les LLM peuvent aussi 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 s’en servir pour respecter les réglementations en repérant les infractions potentielles et en proposant des recommandations pour y remédier. Lors de l’examen de contrats, les LLM peuvent mettre en évidence les éléments clés, repérer les risques ou les erreurs et suggérer des modifications.

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

Commerce de détail et commerce électronique : agents conversationnels propulsés par des LLM#

Un LLM peut analyser les données des clients, comme leurs achats passés, leurs habitudes de navigation et leur activité sur les réseaux sociaux, afin d’identifier des motifs et des tendances. Cela permet de créer des recommandations de produits personnalisées. Les applications intégrant des LLM peuvent guider les clients lors de leurs achats, par exemple en les aidant à choisir des articles, à les ajouter à leur panier et à finaliser leur commande.

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

Les LLM dans la recherche et le milieu universitaire#

Le secteur de l’éducation offre une autre application intéressante des LLM. Ces modèles peuvent générer des exercices et des questionnaires pour les élèves, rendant l’apprentissage plus interactif.

Ajustés à partir de manuels scolaires, les LLM peuvent offrir une expérience d’apprentissage personnalisé, qui permet aux élèves d’apprendre à leur propre rythme et de se concentrer sur les sujets qui leur posent problème. Les enseignants peuvent aussi utiliser les LLM pour corriger les travaux des élèves, comme les rédactions et les examens, 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 pédagogiques dans différentes langues, afin d’aider les élèves à accéder aux contenus éducatifs 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 : ils comprennent le langage naturel, automatisent des tâches comme la synthèse et la traduction, et aident à programmer. Ils peuvent combiner des informations provenant de différentes sources, résoudre des problèmes complexes et faciliter la communication multilingue, ce qui les rend utiles dans de nombreux secteurs.

Cependant, ils présentent aussi des défis, comme le risque de diffuser de fausses informations, les préoccupations éthiques liées à la création de contenus réalistes mais trompeurs, ainsi que des erreurs occasionnelles dans des domaines critiques. De plus, leur impact environnemental peut être important : une étude de 2019 estimait que l’entraînement d’un seul grand modèle pouvait produire autant de carbone que cinq voitures tout au long de leur durée de vie. Pour les utiliser de façon responsable, il est essentiel de mettre en balance leurs avantages et leurs limites.

Points clés à retenir#

Les grands modèles de langage transforment notre utilisation de l’IA générative en permettant aux machines de comprendre et de créer plus facilement des textes semblables à ceux d’un humain. Ils aident des secteurs comme le droit, le commerce de détail et l’éducation à gagner en efficacité, que ce soit pour rédiger des documents, recommander des produits ou créer des expériences d’apprentissage personnalisées.

Bien que les LLM offrent de nombreux avantages, comme le gain de temps et la simplification des tâches, ils présentent aussi des défis, notamment 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 quotidien et au travail.

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