Qu'est-ce que Large Language Models

Écrit par des humains ou par une intelligence artificielle? Les frontières deviennent de plus en plus floues! En plus de la vitesse à laquelle ils effectuent des tâches, les modèles d'apprentissage automatique se distinguent par leur complexité dans le traitement de l'information, produisant des résultats de plus en plus fidèles au langage naturel humain.

Les grands modèles de langage (LLMs) peuvent être définis comme des modèles d'apprentissage automatique capables d'effectuer diverses tâches dans le domaine de la langue. Ils sont construits avec un accent sur la compréhension et la génération de textes.

Le terme "large" dans LLM est à la hauteur du fait d'être un modèle entraîné avec une vaste quantité de données, ce qui conduit à la capacité de relier plusieurs aspects et motifs du langage.

Quelle est l'utilité et la caractéristique distinctive de LLM ?

D'accord, la génération de texte par intelligence artificielle n'est pas la dernière innovation, alors qu'est-ce qui distingue LLM? LLM surprend précisément en raison de sa capacité à générer des textes hautement cohérents, grammaticalement corrects et convaincants sur le plan cognitif.

Les LLMs peuvent accomplir des tâches telles que la traduction de langues, la création d'articles complets à partir de zéro, le résumé de documents, l'aide à l'assistance virtuelle, et même la programmation. Le différentiateur est sa capacité à interpréter plusieurs fonctions au sein du même modèle.

Le succès des chatbots

Les chatbots, tels que ChatGPT et Bard, sont des exemples de technologies d'intelligence artificielle qui utilisent des LLM. Ces interfaces ont gagné beaucoup de popularité ces dernières années en offrant une assistance virtuelle améliorée aux utilisateurs.

Ils peuvent gérer des tâches allant des activités administratives telles que la création de listes, l'organisation de feuilles de calcul, l'exécution de calculs, la planification de réunions et la mise en forme de textes à des tâches plus créatives comme offrir des conseils de voyage et même composer des poèmes!

ChatGPT est une interface lancée en 2022 par OpenAI. Il utilise les modèles de langage GPT-3.5 dans sa version gratuite et GPT-4.0 dans sa version payante.

Bard est une interface développée par Google et lancée en 2023. Sa création était basée sur le Language Model for Dialogue Applications (LaMDA) et a ensuite incorporé le Path Language Model (PaLM 2), capable de fournir des réponses plus précises. Comme il est encore en phase de test, cette interface ne fonctionne que dans le navigateur et n'a pas encore de versions d'application.

Les défis éthiques de l'intelligence artificielle

Les applications d'IA peuvent offrir de nombreuses opportunités aux entreprises, mais il y a des questions éthiques concernant l'utilisation de l'IA, comme les LLMs, auxquelles vous devriez prêter attention. Les principaux points de préoccupation sont :

Sensibilité politique et sociale: La formation de LLM ne prend pas en compte la sensibilité sociale, ce qui signifie qu'elle peut générer des textes avec un certain degré de préjugés, d'incorrection politique ou même de contenu non éthique. L'apprentissage automatique manque de discernement dans le monde réel, peu importe la qualité de la formation et le nombre de paramètres, ils n'ont pas de filtres socialement sensibles comme les humains.

Fake News : Garantir que les informations sécurisées sont une préoccupation en utilisant LLMs. La formation des données n'inclut pas la vérification des faits. Il n'y a pas d'engagement des données à la vérité, ce qui peut conduire à du contenu obsolète, des interprétations superficielles, voire pire, à la génération de fausses informations, ou de textes malveillants et diffamatoires.

Sécurité des données Un autre point pertinent de préoccupation est la sécurité des données. La formation ne peut pas faire la distinction entre ce qui est confidentiel ou non, il est donc nécessaire de revoir les données partagées avec le modèle, car les LLM ne devraient se nourrir que de données publiques et de sources fiables.

Pour répondre à ces dilemmes, le travail a été fait pour réviser les lignes directrices pour l'entrée et la sortie du modèle. Les data scientists et les experts en IA étudient déjà des techniques de peaufinage et d'amélioration de la compréhension et de la précision de ces systèmes.

Comment est construit un LLM?

Les grands modèles de langage sont entraînés avec un grand nombre de paramètres, atteignant des milliards. C'est un algorithme massif qui combine l'apprentissage automatique (l'algorithme apprend les règles par lui-même à partir des données qu'il reçoit) et les technologies d'apprentissage profond (des algorithmes de haut niveau qui imitent le cerveau humain neuronal). L'image ci-dessous peut aider à comprendre:

La première étape de la formation consiste à identifier l'ensemble de données, qui dans LLM est substantiel. Après l'entraînement, les couches de ce grand réseau neuronal sont configurées (plusieurs couches de traitement non linéaires qui simulent la façon dont les neurones pensent). Ensuite, l'apprentissage supervisé est utilisé pour produire des informations pertinentes à partir des données fournies et, enfin, des tests de performance sur le modèle sont effectués.

Avec ce volume de données provenant d'Internet de diverses sources (articles, livres, sites Web, vidéos), le modèle les traite pour prédire des séquences de mots qui génèrent un texte convaincant. Il analyse le texte et prédit le mot suivant, un peu comme les gens peuvent "intuiter" des phrases dans une conversation ou en lisant un texte. Cependant, LLMs ne possèdent pas d'intelligence cognitive. Ils ne fournissent que des résultats basés sur ce qui leur est préalablement fourni.

Former des modèles de langage nécessite des connaissances techniques spécifiques, des logiciels spécialisés et des investissements importants. Selon une vue d'ensemble technique du modèle de langage GPT-3 d'OpenAI, le coût de l'IA augmente de manière exponentielle.

Comment rédiger des entrées de texte pertinentes pour les LLMs?

Puisque les LLM ne possèdent pas leur propre "intelligence", le moyen le plus efficace d'améliorer la précision des résultats est d'utiliser les bons prompts lors de l'interaction avec ce réseau.

Avec chaque nouvelle entrée de commande, le modèle étend sa base de données, visant toujours à fournir une réponse plus précise. Plus le commandement d'entrée est contextuel, meilleure est la réponse obtenue. Voici un exemple :

Les technologies des grands modèles de langage pointent vers une révolution dans les services liés à la langue. Est-ce que cela deviendra de plus en plus difficile chaque année de distinguer ce qui a été produit par un humain ou par l'intelligence artificielle?

Chez services de traduction Bureau Work, nous croyons que les technologies sont des alliées, pas des concurrentes. La clé est de comprendre et d'étudier les outils pour travailler dans l'intérêt du plus grand nombre de personnes possible.

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