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Découvrez le fonctionnement des grands modèles linguistiques (LLM), leur évolution dans le temps et la manière dont ils peuvent être appliqués dans des secteurs tels que le secteur juridique et le commerce de détail.
Les grands modèles de langage (LLM) sont des systèmes d'IA générative avancés capables de comprendre et de générer des textes de type humain. Ces modèles peuvent reconnaître et interpréter des langues humaines, après avoir été entraînés sur des millions de gigaoctets de données textuelles recueillies sur l'internet. Les innovations basées sur les LLM, telles que ChatGPT, sont devenues des noms familiers, rendant l'IA générative plus accessible à tous.
Le marché mondial des LLM devrait atteindre 85,6 milliards de dollars d'ici à 2034, et de nombreuses organisations se concentrent sur l'adoption des LLM dans toutes leurs fonctions .
Dans cet article, nous allons étudier le fonctionnement des modèles de langage de grande taille et leurs applications dans différents secteurs. Commençons par le commencement !
Fig 1. Les LLM utilisent des algorithmes d'apprentissage profond pour générer et comprendre du texte.
L'évolution des grands modèles linguistiques
L'histoire des grands modèles de langage s'étend sur plusieurs décennies et est jalonnée de percées scientifiques et de découvertes fascinantes. Avant de plonger dans les concepts de base, explorons quelques-unes des étapes les plus importantes.
Voici un bref aperçu des principales étapes de l'évolution du LLM :
1960s : Joseph Weizenbaum crée ELIZA, l'un des premiers chatbots. Il a utilisé la correspondance de motifs, une méthode par laquelle le système détecte des mots-clés dans les entrées de l'utilisateur et répond en conséquence, simulant ainsi une conversation de base.
1990s : Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) ont été mis au point pour traiter des données séquentielles telles que du texte ou de la parole. Ils pouvaient se souvenir d'entrées antérieures mais avaient du mal à traiter de longues séquences, ce qui a conduit à la création de réseaux à mémoire à long terme (LSTM) pour résoudre ce problème.
2014 : Les GRU (Gated Recurrent Units) ont été introduites comme une version plus simple et plus rapide des LSTM. À peu près au même moment, des 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 en utilisant l'attention multi-têtes et le traitement parallèle. Contrairement aux RNN, ils peuvent analyser des séquences entières en une seule fois, ce qui les rend 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) utilisent des transformateurs pour introduire le 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 du langage naturel.
Fig. 2. L'évolution des grands modèles linguistiques.
Comment fonctionne un LLM ?
Pour comprendre le fonctionnement d'un LLM (Large Language Model), il est important de préciser d'abord ce qu'est exactement un LLM.
Les LLM sont un type de modèle de base - des systèmes d'intelligence artificielle polyvalents formés sur des ensembles de données massives. 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 l'élaboration de prédictions à partir d'invites minimales et sont largement utilisés dans l'IA générative pour créer du contenu sur la base d'entrées humaines. Ils peuvent déduire le contexte, fournir des réponses cohérentes et pertinentes, traduire des langues, résumer des textes, répondre à des questions, aider à la rédaction créative et même générer ou déboguer du code.
Les LLM sont incroyablement grands et utilisent des milliards de paramètres. Les paramètres sont des poids internes que le modèle apprend au cours de la formation, ce qui lui permet de générer des sorties en fonction des entrées qu'il reçoit. En règle générale, les modèles comportant davantage de paramètres tendent à offrir de meilleures performances.
Voici quelques exemples de LLM populaires :
GPT-4o: Sorti en mai 2024, GPT-4o est le dernier modèle multimodal d'OpenAI. Il peut traiter du texte, 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 des capacités améliorées de traitement du langage naturel et de résolution de problèmes.
Llama 3: La série Llama 3 de Meta, publiée en avril 2024, comprend des modèles comportant jusqu'à 70 milliards de paramètres. Ces modèles open-source sont connus pour leur rentabilité et leurs solides performances sur différents 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 éléments clés d'un LLM
Les grands modèles de langage (LLM) comportent plusieurs composants clés qui fonctionnent ensemble pour comprendre et répondre aux demandes de l'utilisateur. 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'intégration décompose les mots en éléments plus petits et identifie les relations entre eux.
Sur cette base, la couche d'anticipation analyse ces morceaux pour trouver des modèles. De la même manière, la couche récurrente veille à ce que le modèle conserve l'ordre correct des mots.
Le mécanisme d'attention est un autre élément important. 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 phrases par rapport à ceux qui sont moins importants. Prenons le cas de la traduction en français de "The cat sat on the mat" : le mécanisme d'attention garantit que le modèle aligne "cat" sur "le chat" et "mat" sur "le tapis", préservant ainsi 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 éléments 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 de tir à zéro: Ces modèles peuvent prendre en charge des tâches pour lesquelles ils n'ont pas été spécifiquement formés. Ils utilisent les connaissances générales qu'ils ont acquises pour comprendre les nouvelles invites et faire des prédictions sans avoir besoin d'une formation supplémentaire.
Des modèles affinés: Les modèles affinés sont basés sur des modèles généraux mais sont formés de manière plus approfondie pour des tâches spécifiques. Cette formation supplémentaire les rend très efficaces pour les applications spécialisées.
Modèles multimodaux: Ces modèles avancés peuvent traiter et générer plusieurs types de données, telles 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 s'articule-t-il avec les LLM ?
Le traitement du langage naturel (NLP) 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 de langage (LLM) réunissent ces deux domaines. Ils utilisent des techniques de NLP pour comprendre le langage et appliquent ensuite l'IA générative pour créer des réponses originales, semblables à celles de l'homme. Cette combinaison permet aux LLM de traiter le langage et de générer des textes créatifs et significatifs, ce qui les rend utiles pour des tâches telles que les conversations, la création de contenu et la traduction. En combinant les forces du NLP et de l'IA générative, les LLM permettent aux machines de communiquer de manière naturelle et intuitive.
Fig. 3. La relation entre l'IA générative, le NLP et les LLM.
Applications des masters en droit dans divers secteurs d'activité
Maintenant que nous avons expliqué ce qu'est un LLM et comment il fonctionne, examinons quelques cas d'utilisation dans différents secteurs qui illustrent le potentiel des LLM.
L'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 antérieures, afin de trouver les informations dont les avocats ont besoin. Les LLM peuvent également aider à rédiger des 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 - ce sont également 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 la révision des contrats, les LLM peuvent mettre en évidence les détails clés, identifier les risques ou les erreurs et suggérer des modifications.
Fig. 4. Vue d'ensemble de la manière dont les MLD peuvent être utilisés pour la recherche juridique.
Commerce de détail et commerce électronique : Chatbots alimentés par l'IA avec des LLM
Un LLM peut analyser les données des clients, telles que les achats passés, les habitudes de navigation et l'activité des médias sociaux, afin de repérer des modèles et des 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, en les aidant à choisir les articles, à les ajouter à leur panier et à passer à la caisse.
En outre, les chatbots basés sur le LLM peuvent répondre aux demandes courantes des clients concernant les produits, les services et l'expédition. Les agents du service clientèle peuvent ainsi se consacrer à des questions plus complexes. Le dernier chatbot IA d'Amazon, Rufus, en est un excellent exemple. Il utilise les LLM pour générer des résumés d'avis sur les produits. Rufus peut également détecter les faux avis et recommander aux clients des tailles de vêtements.
LLM dans le domaine de la recherche et de l'enseignement
Une autre application intéressante des LLM se trouve dans le secteur de l'éducation. Les LLM peuvent générer des problèmes pratiques et des quiz pour les étudiants, ce qui rend l'apprentissage plus interactif.
Lorsqu'ils sont adaptés aux manuels scolaires, les LLM peuvent fournir une expérience d'apprentissage personnalisée, permettant aux étudiants d'apprendre à leur propre rythme et de se concentrer sur les sujets qu'ils jugent difficiles. Les enseignants peuvent également utiliser les LLM pour corriger les travaux des élèves, tels que les essais et les tests, ce qui leur permet de gagner du temps et de se concentrer sur d'autres aspects de l'enseignement.
En outre, ces modèles peuvent traduire les manuels et le matériel d'étude dans différentes langues, ce qui permet aux étudiants d'accéder au contenu éducatif dans leur langue maternelle.
Fig. 5. Exemple de traduction d'un texte à l'aide d'un LLM.
Avantages et inconvénients des grands modèles linguistiques
Les LLM offrent de nombreux avantages en comprenant le langage naturel, en automatisant des tâches telles que le résumé 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 posent également des problèmes, tels que le risque de diffusion d'informations erronées, les préoccupations éthiques liées à la création d'un contenu réaliste mais faux, et les inexactitudes occasionnelles dans des domaines cruciaux. En outre, ils ont un impact environnemental important, car la formation 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.
Principaux enseignements
Les grands modèles de langage redéfinissent la façon dont nous utilisons l'IA générative en permettant aux machines de comprendre et de créer plus facilement des textes semblables à ceux des humains. Ils aident des secteurs comme le droit, la vente au 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.
Si les LLM présentent de nombreux avantages, comme le gain de temps et la simplification des tâches, ils s'accompagnent également de défis tels que les problèmes de précision, les préoccupations éthiques et l'impact sur l'environnement. À mesure que ces modèles s'améliorent, ils sont appelés à jouer un rôle encore plus important dans notre vie quotidienne et sur notre lieu de travail.
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Comment fonctionne un LLM ?
Pour comprendre le fonctionnement d'un LLM (Large Language Model), il est important de préciser d'abord ce qu'est exactement un LLM.
Les LLM sont un type de modèle de base - des systèmes d'intelligence artificielle polyvalents formés sur des ensembles de données massives. 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 l'élaboration de prédictions à partir d'invites minimales et sont largement utilisés dans l'IA générative pour créer du contenu sur la base d'entrées humaines. Ils peuvent déduire le contexte, fournir des réponses cohérentes et pertinentes, traduire des langues, résumer des textes, répondre à des questions, aider à la rédaction créative et même générer ou déboguer du code.
Les LLM sont incroyablement grands et utilisent des milliards de paramètres. Les paramètres sont des poids internes que le modèle apprend au cours de la formation, ce qui lui permet de générer des sorties en fonction des entrées qu'il reçoit. En règle générale, les modèles comportant davantage de paramètres tendent à offrir de meilleures performances.
Voici quelques exemples de LLM populaires :
Les éléments clés d'un LLM
Les grands modèles de langage (LLM) comportent plusieurs composants clés qui fonctionnent ensemble pour comprendre et répondre aux demandes de l'utilisateur. 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'intégration décompose les mots en éléments plus petits et identifie les relations entre eux.
Sur cette base, la couche d'anticipation analyse ces morceaux pour trouver des modèles. De la même manière, la couche récurrente veille à ce que le modèle conserve l'ordre correct des mots.
Le mécanisme d'attention est un autre élément important. 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 phrases par rapport à ceux qui sont moins importants. Prenons le cas de la traduction en français de "The cat sat on the mat" : le mécanisme d'attention garantit que le modèle aligne "cat" sur "le chat" et "mat" sur "le tapis", préservant ainsi 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 éléments 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 :