LLM : Qu’est-ce qu’un Large Language Model ?
La redazione di IONOS7 mins
Un grand modèle de langage (LLM pour Large Language Model en anglais) est un modèle de langage d’IA qui traite d’énormes quantités de données et peut, entre autres, comprendre, résumer et générer des textes. Il est basé sur l’apprentissage automatique et utilise des modèles qu’il identifie à partir des ensembles de données sur lesquels il a été formé.
Large Language Model : les caractéristiques des grands modèles de langage
Les grands modèles de langage ou Large Language Models (LLM) sont au sens large des réseaux neuronaux. Ils se caractérisent par le fait que les ordinateurs peuvent, grâce à leur aide, résoudre des problèmes de manière autonome et améliorer leurs capacités. Grâce à l’intelligence artificielle et au deep learning, les LLM peuvent s’entraîner eux-mêmes, à condition de disposer de données suffisamment récentes.
Les Large Language Models font partie de ce que l’on appelle les Foundation Models (FM). Découvrez dans notre article dédié ce qu’il en est de ces modèles de base de l’IA.
Les grands modèles de langage peuvent effectuer différentes tâches en langage naturel :
- Créer du texte
- Résumer des textes
- Traduire des textes
- Reconnaître et prédire des modèles de texte
- Fournir des informations
- Siti web in tempo record
- Soluzioni IA per il tuo business
- Risparmio di tempo e risultati eccellenti
À quoi servent les Large Language Models ?
Les LLM peuvent être entraînés pour toute une série de tâches et de champs d’application. Leur utilisation est particulièrement appréciée en tant qu’IA générative, c’est-à-dire en tant que solution d’IA capable de produire de nouveaux textes ou données similaires à ceux avec lesquels elle a été entraînée. L’utilisation du service se fait dans ce cas par Prompt Engineering. Nous avons résumé quelques-uns des cas d’utilisation les plus populaires pour les grands modèles de langage :
- Création de texte : les LLM sont parfaits pour les outils d’IA qui vous aident à générer des textes. Peu importent le type de rédaction dont vous avez besoin (poème, email, article, description de produit, etc.) et le nombre de mots que le texte doit contenir : tous les formats peuvent être produits par un LLM.
- Analyse et optimisation de texte : un Large Language Model bien entraîné peut vous aider à vérifier si le matériel textuel existant présente des erreurs ou un potentiel d’amélioration. La traduction dans d’autres langues est également un scénario d’application typique.
- Programmation : les possibilités offertes par les modèles linguistiques de l’IA offrent de grandes opportunités dans le développement d’applications. Il est ainsi possible de vérifier l’exactitude du code écrit ou d’automatiser la création de modules récurrents.
- Opinion mining : les grands modèles de langage vous permettent de résumer et d’évaluer l’état d’esprit des commentaires de clients, des commentaires de blogs ou des réactions des réseaux sociaux dans le cadre d’une opinion mining, qu’on peut traduire par « analyse de sentiment ».
- Chatbots : pour répondre rapidement aux questions des utilisateurs sur des produits, des prestations ou des services, les chatbots basés sur le LLM sont la solution parfaite.
- Recherche sur l’ADN : lors de l’analyse de séquences d’ADN, les outils d’IA qui s’appuient sur un Large Language Model simplifient considérablement le travail. Ils aident par exemple à reconnaître les motifs récurrents ou remarquables dans les brins d’ADN.
- Traitement de matériel audio et d’images : les LLM sont également efficaces dans le travail avec l’image et le son. Il est notamment possible de générer des sous-titres dans différentes langues, de reconnaître des modèles de voix et des visages et de générer de nouvelles images ou chansons.
Comment fonctionnent les LLM ?
En général, les intelligences artificielles ne peuvent pas traiter directement les données non structurées, telles que les textes ou les images, car elles nécessitent des valeurs numériques. Pour travailler avec le langage naturel, les LLM utilisent des modèles appelés Transformers. Ces modèles convertissent les entrées en jetons, chaque jeton représentant une partie d’un mot avec un identifiant unique. Ainsi, le grand modèle de langage reçoit une valeur numérique pour chaque jeton (token), ce qui lui permet d’analyser et de comprendre les différents éléments du texte d’entrée. Pour garantir un traitement optimal, ces modèles utilisent parfois plusieurs centaines de milliards de paramètres qui sont continuellement ajustés.
En principe, des mots ou des phrases entières peuvent être utilisés comme tokens par un LLM. Cependant, l’utilisation de segments de mots présente l’avantage de les retrouver dans des mots que le modèle linguistique de l’IA ne connaît pas encore, ce qui rend l’entraînement plus efficace.
Le LLM établit des liens statistiques entre les différents tokens saisis et reconnaît ainsi des modèles ; par exemple, dans quel contexte les éléments de mots respectifs apparaissent le plus souvent, ou encore comment les phrases d’un paragraphe sont reliées entre elles. Lors de la génération de texte, un grand modèle de langage produit d’abord des jetons qui sont ensuite convertis en langage naturel. La réponse est basée sur des probabilités : les tokens à faible probabilité sont moins souvent utilisés que ceux à forte probabilité. En adaptant le paramètre temperature (plus la valeur est élevée, plus les réponses sont créatives), il est également possible de faire en sorte qu’un Large Language Model choisisse des termes plus rares et moins évidents.
Quels sont les modèles de langage de l’IA ?
Les grands modèles de langage jouent un rôle important dans le monde des affaires actuel. Utilisés de manière appropriée, ils apportent à une entreprise différents avantages tels qu’une meilleure fidélisation de la clientèle, de l’innovation, une meilleure prise de décision et, surtout, une productivité ou une efficacité accrue. Le grand nombre de modèles linguistiques d’IA disponibles n’est donc pas une grande surprise. Nous avons résumé ci-dessous quelques-unes des solutions les plus importantes sur le marché :
- GPT-3.5 et GPT-4 : GPT-3.5 et GPT-4 d’OpenAI comptent parmi les grands modèles de langage les plus connus. Les deux représentants de la famille GPT (Generative Pretrained Transformer) sont à la base du chatbot ChatGPT, qui connaît un succès mondial. La version 4 fonctionne probablement avec plus d’un billion de paramètres.
- BERT : BERT (pour Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un Large Language Model de la maison Google, qui a déjà été utilisé pour toute une série d’applications de traitement du langage naturel, des moteurs de recherche (entre autres Google lui-même) aux chatbots. Dans sa version la plus complète, 340 millions de paramètres différents sont utilisés.
- PaLM : Avec PaLM (Pathways Language Model) ou PaLM 2, Google propose également un concurrent direct de ChatGPT basé sur le LLM. Le bot, qui se base sur 540 milliards de paramètres, se caractérise entre autres par une compréhension développée de la logique formelle, des mathématiques et du codage.
- LlaMA : le Large Language Model LlaMA (pour Large Language Model Meta AI) est un logiciel open source créé par Meta, le développeur de Facebook. Il doit offrir aux développeurs, aux chercheurs et aux entreprises la possibilité de développer des idées d’IA génératives, de les tester et de les faire évoluer de manière responsable. Selon le modèle choisi, 8 ou 70 milliards de paramètres sont pris en compte.
- Claude : Claude est une solution LLM d’Anthropic, conçue pour que les résultats soient aussi utiles, inoffensifs et précis que possible. L’objectif est de créer une IA plus éthique et plus responsable que les autres alternatives.
