Grand modèle de langage : guide pour répondre à la question « Qu’est-ce qu’un LLM ? »

Les grands modèles de langage (LLM) sont des systèmes d’intelligence artificielle entraînés sur d’immenses volumes de données, capables de comprendre et de générer le langage humain. Ces modèles d’IA utilisent les technologies d’apprentissage profond et de traitement automatique du langage (TAL) pour accomplir toute une série de tâches, notamment la classification de textes, l’analyse des sentiments, la création de code et la réponse aux requêtes. Les LLM les plus puissants contiennent des centaines de milliards de paramètres, que le modèle utilise pour apprendre et s’adapter à mesure qu’il ingère des données.

À RETENIR

• •Les LLM améliorent sans cesse leur capacité à fournir des réponses logiques et fiables dans de nombreux secteurs de connaissances complexes. (Aller à la section)
• •Les LLM comblent le fossé entre la compréhension humaine et l’apprentissage automatique afin de produire de meilleurs contenus. (Aller à la section)
• •Les LLM se composent de différentes couches d’algorithmes complexes qui analysent chaque entrée tandis que le modèle s’efforce d’en comprendre pleinement le contexte. (Aller à la section)

Qu’est-ce qu’un LLM et comment fonctionne-t-il ?

Un grand modèle de langage est une forme avancée d’intelligence artificielle qui traite et génère le langage humain à l’aide de techniques d’apprentissage profond. Il est entraîné sur de vastes jeux de données contenant des textes provenant de sources telles que des livres, des pages web, des articles publiés et bien d’autres contenus.

Un LLM est généralement entraîné à partir de données non structurées et structurées. Ce processus fait appel à la technologie des réseaux neuronaux, qui permet au LLM de comprendre la structure, le sens et le contexte du langage. Après un préentraînement sur un vaste corpus de textes, le modèle peut être ajusté pour des tâches spécifiques en l’entraînant sur un jeu de données plus restreint lié à cette tâche. L’entraînement des LLM repose principalement sur l’apprentissage non supervisé, semi-supervisé ou auto-supervisé.

Pourquoi les grands modèles de langage sont-ils importants ?

Les progrès de l’intelligence artificielle et de l’IA générative repoussent les limites de ce qui était autrefois considéré comme irréaliste dans le secteur informatique. Les LLM entraînés sur des centaines de milliards de paramètres peuvent surmonter les difficultés liées à l’interaction avec les machines d’une manière proche de celle des humains. Les LLM sont particulièrement utiles pour résoudre des problèmes et aider les entreprises dans les tâches liées à la communication, car ils génèrent des textes semblables à ceux produits par les humains. Ils sont donc précieux pour des tâches telles que le résumé de textes, la traduction, la génération de contenus et l’analyse des sentiments.

Au-delà du secteur technologique, les applications des LLM sont également utilisées dans des domaines comme la santé et les sciences, où elles permettent des recherches complexes sur des sujets tels que l’expression génétique et la conception de protéines. Les modèles de langage de l’ADN — modèles de langage génomiques ou nucléotidiques — peuvent aussi servir à identifier des schémas statistiques dans les séquences d’ADN. Les LLM sont également utilisés pour des fonctions de service et d’assistance à la clientèle, comme les chatbots d’IA ou l’IA conversationnelle.

Fondements techniques des grands modèles de langage

Les fondements techniques des grands modèles de langage reposent sur l’architecture Transformer, les couches et les paramètres, les méthodes d’entraînement, l’apprentissage profond, la conception et les mécanismes d’attention.

Architecture Transformer

La plupart des grands modèles de langage reposent sur l’architecture Transformer, qui est un type de réseau neuronal. Elle utilise un mécanisme appelé auto-attention, qui permet au modèle d’interpréter simultanément de nombreux mots ou jetons et de comprendre les associations entre les mots, quelle que soit leur position dans une phrase. Contrairement aux premiers réseaux neuronaux tels que les RNN (réseaux neuronaux récurrents), qui traitent les textes de manière séquentielle, les Transformers peuvent saisir efficacement les dépendances à longue portée, ce qui les rend idéaux pour les applications de traitement automatique du langage. Cette capacité à traiter des schémas complexes dans de grands volumes de données permet aux Transformers de fournir des réponses cohérentes et adaptées au contexte dans les LLM.

Couches et paramètres

Les LLM sont constitués de différentes couches, chacune comportant divers paramètres, ou poids et biais :

• Couche d’intégration : convertit les jetons d’entrée en vecteurs denses.
• Couches d’encodeur et de décodeur : elles transforment les données d’entrée à différentes étapes.
• Couche de sortie : cette couche finale génère les prédictions ou les classifications.

La capacité et les performances d’un modèle sont étroitement liées au nombre de couches et de paramètres. Par exemple, GPT-3 possède 174 milliards de paramètres, tandis que GPT-4 en compte 1,8 billion, ce qui lui permet de générer des textes plus cohérents et mieux adaptés au contexte. Une différence essentielle entre les deux modèles tient au fait que GPT-3 est limité au traitement et à la génération de textes, tandis que GPT-4 étend ces capacités au traitement des images, offrant des résultats plus riches et polyvalents.

Méthodes d’entraînement des LLM

Les LLM sont à l’avant-garde de la recherche et des applications en IA. Pour accomplir leurs tâches complexes, ils s’appuient sur diverses méthodes d’entraînement des LLM sophistiquées, qui contribuent toutes à leurs puissantes capacités et leur permettent d’effectuer un large éventail de tâches avec une grande précision et fluidité. Voici les méthodes d’entraînement des LLM les plus courantes :

• Apprentissage auto-supervisé : l’apprentissage auto-supervisé consiste à entraîner des modèles sur de grands volumes de données non annotées à l’aide de techniques d’extrapolation permettant au modèle de deviner le mot suivant dans une phrase. Cette technique fondamentale permet au modèle de comprendre les schémas et les structures linguistiques sans nécessiter de données d’entrée annotées manuellement.
• Apprentissage supervisé : l’apprentissage supervisé utilise des jeux de données annotés, le modèle étant entraîné à associer des entrées données à des sorties exactes, comme dans les paires question-réponse. Cette stratégie est nécessaire pour ajuster le modèle à des tâches spécifiques, ce qui améliore sa précision et ses performances.
• Apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF) : dans le RLHF, des humains fournissent des retours sur les entrées du modèle et orientent son comportement à l’aide de techniques d’apprentissage par renforcement. Cette méthode aide le modèle à mieux correspondre aux préférences humaines, ce qui produit des résultats plus éthiques, précis et utiles.
• Apprentissage profond : l’apprentissage profond est la pierre angulaire des LLM, qui utilisent des réseaux neuronaux multicouches pour découvrir des schémas complexes à partir de vastes jeux de données. Il permet au modèle d’analyser et de comprendre le langage en saisissant des liens complexes dans les textes.
• Conception : la conception du modèle, et notamment l’architecture Transformer, influe sur la manière dont il traite les données et apprend à partir de celles-ci. Les Transformers excellent dans le traitement efficace de longues séquences de texte grâce à la parallélisation et aux mécanismes d’attention.
• Mécanismes d’attention : les mécanismes d’attention permettent au modèle d’effectuer des prédictions en fonction des parties les plus importantes de l’entrée. Cette capacité est essentielle pour comprendre le contexte et améliorer la précision de la génération de langage dans les LLM.

4 types de grands modèles de langage

Les types de LLM les plus courants sont les modèles de représentation du langage, les modèles zero-shot, les modèles multimodaux et les modèles ajustés. Bien que ces quatre types de modèles aient beaucoup en commun, leurs différences tiennent à leur capacité à effectuer des prédictions, au type de contenus sur lesquels ils sont entraînés et à leur degré de personnalisation.

Modèle de représentation du langage

De nombreuses applications de TAL reposent sur des modèles de représentation du langage (LRM), conçus pour comprendre et générer le langage humain. Parmi ces modèles figurent les modèles GPT (Generative Pre-trained Transformer), BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) et RoBERTa. Ces modèles sont préentraînés sur d’immenses corpus de textes et peuvent être ajustés pour des tâches spécifiques telles que la classification de textes et la génération de langage.

Modèle zero-shot

Les modèles zero-shot sont connus pour leur capacité à effectuer des tâches sans données d’entraînement spécifiques. Ils peuvent généraliser, effectuer des prédictions ou générer du texte pour des tâches qu’ils n’ont encore jamais rencontrées. GPT-3 est un exemple de modèle zero-shot : il peut répondre à des questions, traduire des langues et effectuer diverses tâches avec un ajustement minimal.

Modèle multimodal

Les LLM ont d’abord été conçus pour traiter des contenus textuels. Cependant, les modèles multimodaux fonctionnent à la fois avec des données textuelles et des données d’image. Ils sont conçus pour comprendre et générer des contenus dans différentes modalités. Par exemple, CLIP d’OpenAI est un modèle multimodal capable d’associer des textes à des images, et inversement, ce qui le rend utile pour des tâches comme la légende d’images et la recherche d’images à partir de textes.

Modèles ajustés ou spécifiques à un domaine

Bien que les modèles de représentation du langage préentraînés soient polyvalents, ils ne sont pas toujours optimaux pour certaines tâches ou certains domaines. Les modèles ajustés ont bénéficié d’un entraînement supplémentaire sur des données propres à un domaine afin d’améliorer leurs performances dans des secteurs particuliers. Par exemple, un modèle GPT-3 pourrait être ajusté à partir de données médicales pour créer un chatbot médical spécialisé ou aider au diagnostic médical.

Cas d’usage en entreprise et par secteur d’activité

Bien que les LLM soient encore en développement, ils peuvent aider les utilisateurs à accomplir de nombreuses tâches et répondre à leurs besoins dans divers domaines, notamment l’éducation, la santé, le service client et le divertissement. Voici quelques-unes des utilisations les plus courantes des LLM :

• Traduction : les LLM peuvent générer des traductions naturelles dans de nombreuses langues, permettant aux entreprises de communiquer avec des partenaires et des clients dans différentes langues.
• Génération de code et de textes : les modèles de langage peuvent générer des extraits de code, rédiger des descriptions de produits, créer des contenus marketing ou même préparer des e-mails.
• Réponses aux questions : les entreprises peuvent utiliser les LLM dans des chatbots de service client et des assistants virtuels pour répondre instantanément aux requêtes des utilisateurs sans intervention humaine.
• Éducation et formation : cette technologie peut générer des quiz personnalisés, fournir des explications et donner des retours en fonction des réponses de l’apprenant.
• Service client : les LLM sont à la base des chatbots dotés d’IA que les entreprises utilisent pour automatiser leur service client.
• Recherche et analyse juridiques : les modèles de langage peuvent aider les professionnels du droit à rechercher et analyser la jurisprudence, les lois et les documents juridiques.
• Recherche et découverte scientifiques : les LLM contribuent à la recherche scientifique en aidant les scientifiques et les chercheurs à analyser et traiter d’importants volumes de publications et de données scientifiques.

4 avantages des grands modèles de langage

Les LLM offrent aux organisations un énorme potentiel d’augmentation de la productivité, ce qui en fait un atout précieux pour celles qui produisent d’importants volumes de données. Voici quelques-uns des avantages qu’ils procurent aux entreprises qui tirent parti de leurs capacités.

• Efficacité accrue : la capacité des LLM à comprendre le langage humain les rend adaptés à l’exécution de tâches répétitives ou fastidieuses. En outre, les LLM peuvent générer des textes semblables à ceux produits par les humains bien plus rapidement qu’eux, ce qui les rend utiles pour des tâches comme la création de contenus, l’écriture de code ou le résumé de grandes quantités d’informations.
• Capacités améliorées de réponse aux questions : les LLM utilisent leurs vastes jeux de données pour répondre aux requêtes humaines, appelées prompts. Ils sont si performants pour générer des réponses précises aux requêtes des utilisateurs que certains experts pensent que l’IA générative remplacera le moteur de recherche Google.
• Apprentissage few-shot ou zero-shot : les LLM peuvent effectuer des tâches avec un minimum d’exemples d’entraînement, voire sans aucun entraînement. Ils peuvent généraliser à partir de données existantes pour déduire des schémas et effectuer des prédictions dans de nouveaux domaines.
• Apprentissage par transfert : les LLM servent les professionnels de nombreux secteurs : ils peuvent être ajustés pour différentes tâches, ce qui permet d’entraîner le modèle sur une tâche, puis de le réutiliser pour d’autres tâches avec un minimum d’entraînement supplémentaire.

Défis et limites des grands modèles de langage

En facilitant des tâches sophistiquées de traitement automatique du langage, comme la traduction, la création de contenus et les interactions conversationnelles, les LLM ont révolutionné de nombreux secteurs. Toutefois, malgré leurs nombreux avantages, ils présentent des défis et des limites susceptibles d’affecter leur efficacité et leur utilité dans le monde réel.

Risques liés à la qualité et à la sécurité des données

Les problèmes de sécurité et de qualité des données découlent de leur forte dépendance à l’égard de vastes jeux de données pour l’entraînement : les LLM sont toujours vulnérables aux problèmes de qualité des données. Les modèles produiront des résultats erronés si les jeux de données contiennent des contenus biaisés, obsolètes ou inappropriés. En outre, l’utilisation de grands volumes de données soulève des problèmes de sécurité et de confidentialité, en particulier lors de l’entraînement sur des données privées ou sensibles. De graves atteintes à la vie privée peuvent résulter de la divulgation d’informations privées ou de secrets d’entreprise pendant les phases d’entraînement ou d’inférence, mettant en péril la situation juridique et la réputation d’une organisation.

Risque d’« hallucinations » ou d’informations erronées

L’un des principaux inconvénients des LLM est leur tendance à produire des informations qui ne reposent sur aucun fait, phénomène appelé « hallucination ». Même lorsqu’un LLM reçoit des données exactes, il peut générer des réponses qui semblent plausibles tout en étant entièrement inventées ou factuellement incorrectes. Cette limite est particulièrement problématique dans les contextes à forts enjeux, où de fausses informations peuvent avoir des conséquences dommageables, notamment dans les domaines juridique, médical ou financier.

Enjeux éthiques liés à leur utilisation

L’utilisation des LLM soulève de graves problèmes éthiques . Ces modèles peuvent parfois produire des contenus offensants, préjudiciables ou trompeurs. Ils peuvent servir à produire des hypertrucages, des usurpations d’identité ou à diffuser des informations trompeuses, autant de pratiques susceptibles d’entraîner des fraudes, des manipulations et des préjudices pour des personnes ou des communautés. Des données d’entraînement biaisées peuvent produire des résultats injustes ou discriminatoires, renforçant ainsi les stéréotypes négatifs ou les biais systémiques.

Relation entre les données d’entraînement et les performances

Les performances et la précision des LLM dépendent de la qualité des données d’entraînement qui leur sont fournies. Les LLM ne valent que les données sur lesquelles ils sont entraînés : les modèles entraînés avec des données biaisées ou de mauvaise qualité produiront presque certainement des résultats discutables. De mauvaises données d’entraînement constituent une faiblesse majeure du système et peuvent causer des dommages importants, en particulier dans les domaines sensibles où la précision est essentielle, comme les applications juridiques, médicales ou financières.

Absence de raisonnement de bon sens

Malgré leurs capacités linguistiques impressionnantes, les grands modèles de langage ne possèdent pas le raisonnement fondé sur le bon sens des humains. Pour ces derniers, le bon sens est inné : il fait partie de leurs facultés instinctives naturelles. Toutefois, comme le bon sens échappe au champ des modèles informatiques, les LLM peuvent produire des réponses factuellement incorrectes ou dépourvues de contexte, donnant lieu à des résultats trompeurs ou absurdes.

3 modèles de LLM à connaître

Bien qu’il existe une grande variété d’outils LLM — et que de nouveaux soient lancés en permanence — OpenAI, Hugging Face et PyTorch sont des leaders du secteur de l’IA.

API OpenAI

L’API d’OpenAI permet aux développeurs d’interagir avec ses LLM, afin que les utilisateurs puissent envoyer des appels d’API pour générer des contenus, répondre à des questions et effectuer des tâches de traduction. L’API prend en charge différents modèles, notamment GPT-3 et GPT-4, et propose des fonctionnalités telles que l’ajustement fin, les représentations vectorielles et les outils de modération. OpenAI fournit également une documentation détaillée et des exemples pour aider les développeurs à intégrer l’API à leurs applications. Différents types de modèles sont disponibles, chacun avec ses propres fonctionnalités et options tarifaires.

La facturation s’effectue par million (1 M) ou par millier (1 k) de jetons. Les jetons représentent des portions de mots : 1 k jetons correspondent à environ 750 mots. Voici le prix fixe par million de jetons pour certains modèles :

• ChatGPT-4o : 5,00 $ par 1 M de jetons
• GPT-4o : 2,50 $ par 1 M de jetons
• GPT-4o-2024-05-13 : 5,00 $ par 1 M de jetons
• GPT-4o-2024-08-06 : 2,50 $ par 1 M de jetons

Transformers de Hugging Face

La bibliothèque Transformers de Hugging Face est une bibliothèque open source qui fournit des modèles préentraînés pour les tâches de traitement automatique du langage naturel (TALN). Elle prend en charge GPT-2, GPT-3, BERT et bien d’autres modèles. Cette bibliothèque se veut facile à utiliser et adaptable, afin de permettre l’entraînement, l’ajustement fin et le déploiement de modèles en toute simplicité. Hugging Face propose également des outils de tokenisation, d’entraînement et d’évaluation des modèles, ainsi qu’un hub où les utilisateurs peuvent partager et télécharger des modèles préentraînés.

Hugging Face propose différents forfaits conçus pour les développeurs individuels, les petites équipes et les grandes organisations. Ces forfaits donnent accès aux communautés, aux derniers outils de ML, à ZeroGPU et au mode développeur pour Spaces. Les tarifs des différents niveaux sont les suivants :

• HF Hub :Gratuit pour toujours
• Compte Pro : 9 $ par mois
• Enterprise Hub : À partir de 20 $ par mois

PyTorch

PyTorch est un framework d’apprentissage profond qui offre une plateforme polyvalente et rapide pour concevoir et exécuter des réseaux neuronaux. Il est très utilisé dans la recherche et en production grâce à son graphe de calcul dynamique et à sa facilité d’utilisation. PyTorch prend en charge diverses applications d’apprentissage automatique, notamment la vision par ordinateur, le traitement automatique du langage naturel et l’apprentissage par renforcement. PyTorch permet aux développeurs d’effectuer un ajustement fin de LLM tels que le GPT d’OpenAI en s’appuyant sur son vaste écosystème de bibliothèques et d’outils d’optimisation et de déploiement des modèles.

PyTorch étant un framework d’apprentissage profond open source, chacun peut l’utiliser, le modifier et le partager gratuitement.

Les tendances émergentes des LLM

À mesure que les LLM gagnent en maturité, ils progressent dans tous les domaines. Les évolutions futures produiront probablement des réponses plus logiques, notamment grâce à de meilleures méthodes de détection et d’atténuation des biais, ainsi qu’à une transparence accrue, faisant des LLM une ressource fiable et digne de confiance pour les utilisateurs, y compris dans les secteurs les plus complexes.

En outre, le nombre et la variété des LLM seront bien plus importants, offrant aux entreprises davantage de choix lorsqu’elles sélectionneront le LLM le mieux adapté à leur déploiement particulier d’intelligence artificielle. De même, la personnalisation des LLM deviendra beaucoup plus simple et précise, ce qui permettra d’ajuster chaque logiciel d’IA pour le rendre plus rapide, plus efficace et plus productif.

Il est également probable que les grands modèles de langage deviennent nettement moins coûteux, permettant aux petites entreprises et même aux particuliers de tirer parti de la puissance et du potentiel des LLM.

3 cours sur les LLM pour aller plus loin

Les cours ci-dessous présentent des techniques allant de l’ajustement fin des LLM à leur entraînement à l’aide de différents jeux de données. Ces cours de Google, de DeepMind et de l’université Duke sont tous disponibles sur la plateforme Coursera.

Introduction aux grands modèles de langage, par Google

Le cours Introduction to Large Language Models de Google présente une vue d’ensemble des LLM, de leurs applications et des moyens d’améliorer leurs performances grâce au réglage des prompts. Il aborde des concepts clés tels que les transformers et l’auto-attention, et fournit des informations sur les outils de développement d’applications d’IA générative de Google. Ce cours vise à aider les étudiants à comprendre les coûts, les avantages et les applications courantes des LLM. Pour y accéder, les étudiants doivent souscrire un abonnement à Coursera, au tarif de 49 $ par mois.

Ajustement fin des grands modèles de langage, par DeepLearning

Ce cours de DeepLearning couvre les principes fondamentaux de l’ajustement fin des LLM et explique en quoi il se distingue de l’ingénierie des prompts ; il propose également une expérience pratique à partir de jeux de données réels. En plus de découvrir des méthodes telles que la génération augmentée par récupération et l’ajustement fin par instructions, les étudiants en apprennent davantage sur la préparation, l’entraînement et l’évaluation des LLM. Pour ceux qui souhaitent améliorer leurs compétences dans ce domaine, ce cours constitue un excellent choix, car il vise à offrir une compréhension approfondie de l’ajustement fin des LLM. Ce cours est inclus dans l’abonnement Coursera à 49 $ par mois.

Spécialisation en opérations des grands modèles de langage (LLMOps), par l’université Duke

Le cours spécialisé de l’université Duke enseigne aux étudiants le développement, la gestion et l’optimisation des LLM sur plusieurs plateformes, notamment Azure, AWS et Databricks. Il propose des exercices pratiques portant sur des problèmes réels de LLMOps, comme le développement de chatbots et la construction de bases de données vectorielles. Le cours prépare les étudiants à des postes tels que spécialiste de l’infrastructure d’IA et ingénieur en apprentissage automatique. Ce cours est inclus dans l’abonnement Coursera à 49 $ par mois.

Questions fréquemment posées (FAQ)

En résumé : les grands modèles de langage révolutionnent la technologie

La polyvalence et les capacités de génération de textes semblables à ceux produits par les humains des grands modèles de langage transforment notre manière d’interagir avec la technologie, des chatbots et de la génération de contenu à la traduction et à la synthèse. Cependant, le déploiement de grands modèles de langage soulève également des questions éthiques, comme les biais présents dans leurs données d’entraînement, les risques d’utilisation abusive et les problèmes de confidentialité liés aux sources de données. Il est nécessaire de trouver un équilibre entre le potentiel des LLM et un développement éthique et durable afin d’exploiter de manière responsable les avantages des grands modèles de langage.

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