Qu'est-ce qu'un LLM (Modèle linguistique de grande taille) ?

LLM est l'abréviation de Large Language Model, également appelé modèle linguistique de grande taille, et il s'agit d'un modèle linguistique constitué d'un réseau neuronal artificiel comportant des milliards de paramètres. Il s'agit d'une technologie d'intelligence artificielle capable de comprendre et de générer le langage humain.

Principales caractéristiques des LLM

● Apprentissage d'une quantité massive de données textuelles : il fonctionne en apprenant une quantité massive de données textuelles, telles que des documents Internet, des livres et des articles.

● Exécution de diverses tâches : il peut effectuer diverses tâches telles que la génération de phrases, la fourniture de réponses, la synthèse de texte et la traduction.

● Utilisation d'un langage similaire à celui des humains : il peut générer des phrases grammaticalement et sémantiquement correctes, similaires à celles des humains.

Éléments clés et fonctionnement des LLM

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont un élément clé de la technologie des chatbots d'intelligence artificielle. Ils sont entraînés sur d'énormes quantités de données textuelles via un apprentissage autosupervisé ou semi-autosupervisé, et sont utilisés dans diverses tâches de traitement du langage naturel depuis 2018.

Le fonctionnement des LLM repose sur trois éléments clés : la tokenisation, le modèle de transformateur et l'invite.

1. Tokenisation

La tokenisation est un processus essentiel du traitement du langage naturel qui consiste à convertir le langage humain en une séquence compréhensible par les systèmes informatiques de bas niveau. Cela implique d'attribuer des valeurs numériques aux composants tels que les mots et les phrases, et de les encoder pour une analyse rapide. Cela ressemble à une version IA de la phonétique, et l'objectif de la tokenisation est de permettre à l'intelligence artificielle de prédire la structure d'une phrase et de générer un vecteur contextuel pour le processus d'apprentissage.

2. Modèle de transformateur

Le modèle de transformateur est un modèle de réseau neuronal qui analyse les données séquentielles pour prédire la probabilité qu'un mot suive un autre. Il est composé de couches qui effectuent une analyse de chaque mot et utilise un algorithme pour déterminer la compatibilité entre les mots. Ce modèle n'apprend pas le langage lui-même, mais comprend les mots écrits par les humains via l'algorithme et apprend le style d'écriture standard pour des sujets spécifiques.

3. Invite

L'invite est l'information fournie par le développeur pour que le LLM effectue des tâches d'analyse et de tokenisation d'informations. L'invite sert de données d'apprentissage pour aider le LLM à fonctionner correctement dans divers cas d'utilisation. Plus l'invite est précise, plus le LLM peut prédire avec précision le mot suivant et construire une phrase. Par conséquent, pour un apprentissage efficace de l'IA d'apprentissage profond, il est très important de choisir une invite appropriée.

Domaines d'application des LLM

● Chatbots d'intelligence artificielle : il est utilisé comme technologie clé des chatbots d'intelligence artificielle pour permettre des conversations naturelles avec les utilisateurs.

● Traduction automatique : il comprend avec précision la signification entre les langues et effectue des traductions pour améliorer la précision des systèmes de traduction automatique.

● Génération de texte : il peut générer automatiquement du texte sous diverses formes, telles que des articles d'actualité, des blogs et des romans.

● Questions-réponses : il peut fournir des réponses précises et utiles aux questions des utilisateurs.

● Synthèse : il peut comprendre de longs textes et en résumer le contenu principal pour les utilisateurs.

● Écriture de code : il peut comprendre les langages de programmation et générer du code automatiquement.

Avantages des LLM

● Capacité de traitement du langage au niveau humain : il peut comprendre le contexte et générer du texte significatif.

● Possibilité d'utilisation dans diverses tâches : il a le potentiel d'être utilisé dans divers domaines.

● Capacité d'apprentissage : il peut apprendre et évoluer en permanence.

Inconvénients des LLM

● Coût de calcul élevé : l'apprentissage et l'exécution nécessitent de nombreuses ressources informatiques.

● Biais : il peut refléter les biais présents dans les données d'apprentissage.

● Problèmes éthiques : il peut entraîner des problèmes éthiques tels que les fausses nouvelles et les discours haineux.

Développement et perspectives d'avenir de la technologie LLM

La technologie LLM n'est pas encore parfaite, mais elle évolue rapidement. On s'attend à ce qu'elle devienne plus sophistiquée et capable d'effectuer des tâches plus variées à l'avenir. Le développement de la technologie LLM devrait avoir un impact majeur sur divers domaines, tels que les chatbots d'intelligence artificielle, la traduction automatique et la génération de texte.