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

Principales caractéristiques de LLM

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

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

● Utilisation du langage similaire à celui des humains : peut générer des phrases grammaticalement et sémantiquement exactes, similaires à celles des humains.

Éléments clés et fonctionnement de LLM

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont un élément clé de la technologie des chatbots d'intelligence artificielle. Ils sont formés sur une grande quantité de données textuelles par le biais de l'apprentissage supervisé ou semi-supervisé et sont utilisés dans diverses tâches de traitement du langage naturel depuis 2018.

Le fonctionnement de LLM repose sur trois éléments clés : la tokenisation, les modèles de transformateurs et les invites.

1. Tokenisation

La tokenisation est une étape essentielle du traitement du langage naturel qui consiste à convertir le langage humain en une séquence que les systèmes mécaniques de bas niveau peuvent comprendre. Cela implique l'attribution de valeurs numériques aux composants tels que les mots et les phrases, et leur encodage pour une analyse rapide. C'est similaire à une version IA de la phonétique, et le but de la tokenisation est de permettre à l'IA de prédire la structure des phrases et de générer des vecteurs contextuels pour le processus d'apprentissage.

2. Modèles de transformateurs

Les modèles de transformateurs sont des modèles de réseaux neuronaux qui analysent les données séquentielles pour prédire la probabilité qu'un mot suive un autre. Ils sont composés de couches qui effectuent une analyse de chaque mot, et un algorithme est utilisé pour déterminer la compatibilité entre les mots. Ce modèle n'apprend pas le langage lui-même, mais apprend à comprendre les mots écrits par les humains grâce à un algorithme et apprend le style d'écriture standard pour un sujet donné.

3. Invites

Les invites sont des informations fournies par les développeurs pour que les LLM effectuent des tâches d'analyse et de tokenisation d'informations. Les invites servent de données d'apprentissage pour aider les LLM à fonctionner avec précision dans divers cas d'utilisation. Plus l'invite est précise, plus les LLM peuvent prédire avec précision le mot suivant et construire des phrases. Par conséquent, il est très important de choisir les invites appropriées pour un apprentissage efficace de l'IA d'apprentissage profond.

Domaines d'application de LLM

● Chatbots d'intelligence artificielle : sert de technologie clé pour les chatbots d'intelligence artificielle afin de permettre des conversations naturelles avec les utilisateurs.

● Traduction automatique : comprend et traduit le sens entre les langues pour améliorer la précision des systèmes de traduction automatique.

● Génération de texte : peut générer automatiquement du texte dans divers formats, tels que des articles d'actualité, des blogs et des romans.

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

● Résumé : peut comprendre de longs textes et fournir aux utilisateurs un résumé du contenu principal.

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

Avantages de LLM

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

● Applicable à diverses tâches : possède un potentiel d'application dans divers domaines.

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

Inconvénients de LLM

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

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

● Problèmes éthiques : peut causer des problèmes éthiques tels que les fausses informations et les discours de haine.

Évolution de la technologie LLM et perspectives d'avenir

Bien que la technologie LLM ne soit pas encore parfaite, elle évolue rapidement. On s'attend à ce qu'elle continue de se développer à l'avenir pour effectuer des tâches plus précises et plus variées, et l'évolution de la technologie LLM aura un impact majeur sur divers domaines, tels que les chatbots d'intelligence artificielle, la traduction automatique et la génération de texte.