LLM : Qu’est-ce qu’un Large Language Model ?

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 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

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.

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.