Grand modèle de langage
Qu’est-ce qu’un grand modèle de langage ?
Un grand modèle de langage (LLM) est une technologie d’IA avancée reposant sur la compréhension et l’analyse de texte. Les LLM sont plus justes que les algorithmes de machine learning traditionnels dans la mesure où ils sont capables de saisir les complexités du langage naturel. Pour ce faire, ils ont besoin de beaucoup de données d’entraînement, telles que des livres et des articles, afin d’apprendre comment fonctionne le langage naturel. Ils sont capables de générer des réponses significatives et de fournir des informations exploitables en traitant de grandes quantités de texte. Les LLM sont devenus incontournables pour les tâches de traduction, de réponse à des questions et de génération de texte. Avec les nouvelles avancées qui s’annoncent, nous pouvons nous attendre à voir des modèles de langage encore plus puissants à l’avenir.
Quel est le processus d’entraînement des grands modèles de langage (LLM)
Le processus d’entraînement des grands modèles de langage (LLM) comprend plusieurs phases :
- Collecte de données : constitution d’un ensemble de données textuelles issues de sources diverses.
- Prétraitement : nettoyage et normalisation des données texte collectées.
- Tokenisation : division du texte prétraité en unités plus petites appelées tokens (jetons).
- Sélection de l’architecture : choix d’une architecture de deep learning appropriée – par exemple, un modèle transformeur.
- Apprentissage : processus d’entraînement effectif permettant au modèle d’apprendre les données.
- Amélioration des résultats : optimisation du modèle au moyen d’ajustements et de réglages précis.
- Évaluation : évaluation des résultats et de la précision du modèle.
- Déploiement : déploiement du modèle sur un système réel pour utilisation.
Comment les LLM sont-ils utilisés ?
L’une des utilisations les plus populaires des grands modèles de langage est la compréhension du langage naturel. Un modèle peut être entraîné à reconnaître la grammaire, la signification et l’intention d’une phrase à partir d’un corpus ou d’une séquence de mots. Cette technologie peut être utilisée pour comprendre des dialogues naturels et même traduire des langues.
Les modèles de langage sont également utilisés pour l’analyse de sentiments. Grâce à cette technique, un modèle peut comprendre le sentiment exprimé par des textes internes, comme des avis de clients, et même identifier des sujets et des débats complexes.
Les grands modèles de langage peuvent également être utilisés pour la génération de texte. Un modèle piloté par l’IA peut être entraîné à générer des phrases dans un contexte donné. Cette technologie peut aider les gens à améliorer leurs compétences de conversation en langage naturel, ou même à générer des ouvrages entiers, des nouvelles et des entrées de blog.
Enfin, les grands modèles de langage peuvent aussi être utilisés pour la synthèse et l’extraction d’informations. Les modèles pilotés par l’IA permettent d’extraire des informations significatives de documents volumineux et de les reformuler pour produire des résumés plus faciles à comprendre.
Quels sont les avantages des LLM ?
- Capacités NLP avancées : le traitement du langage naturel (NLP) a révolutionné la capacité des machines pilotées par IA à comprendre et à interpréter le langage humain écrit ou parlé. Avec l’émergence de grands modèles de langage (LLM) tels que GPT-3.5, ChatGPT et BARD, les outils pilotés par IA sont devenus plus efficaces dans la compréhension du langage humain. Cela a considérablement amélioré leur capacité à converser et à générer des informations à partir des données.
- Fonctionnalités génératives améliorées : les fonctionnalités génératives des LLM ont amélioré les capacités conversationnelles des machines pilotées par IA. Les modèles analysent de vastes quantités de données pour générer des informations exploitables, ce qui leur permet d’interagir efficacement avec les humains et de fournir des réponses avisées à des invites données. Cette application potentielle des LLM a attiré l’attention des leaders de l’industrie.
- Efficacité améliorée : la capacité à comprendre le langage humain a fait des LLM l’outil idéal pour gérer des tâches fastidieuses ou chronophages. Par exemple, les professionnels de la finance peuvent utiliser des LLM pour automatiser les transactions financières et le traitement des données, de façon à limiter leurs opérations manuelles. C’est l’une des raisons pour lesquelles les entreprises utilisent maintenant des modèles d’apprentissage des langues pour leurs opérations.
- Traduction : les grands modèles de langage peuvent également être utilisés pour effectuer des traductions. Ces modèles utilisent des algorithmes de deep learning tels que les réseaux neuraux récurrents pour comprendre la structure linguistique de deux langues, ce qui permet de surmonter les barrières linguistiques et de faciliter la communication entre différentes cultures.
Quels sont les dangers inhérents à ces modèles de langage à grande échelle ?
Les grands modèles de langage présentent certains risques et problèmes :
- Amplification des biais : les LLM risquent d’amplifier par inadvertance des biais présents dans leurs données d’entraînement, ce qui peut conduire à des résultats inéquitables ou discriminatoires.
- Désinformation et manipulation : les LLM sont vulnérables à la diffusion d’informations trompeuses, à la génération de fausses nouvelles ou à la manipulation de l’opinion publique.
- Implications éthiques : les contenus générés par LLM soulèvent des préoccupations éthiques, notamment en ce qui concerne le plagiat, la violation de droits d’auteur et la création d’informations trompeuses ou préjudiciables.
- Confidentialité et sécurité des données : l’entraînement des LLM nécessite des données personnelles et sensibles qui, si elles sont mal gérées, peuvent présenter des risques en matière de confidentialité et de sécurité des données.
- Consommation d’énergie : l’entraînement et l’exécution des LLM mobilisent d’importantes ressources de calcul, d’où une consommation d’énergie et un impact environnemental élevés.
- Absence de responsabilité : le processus décisionnel des LLM et les sources des contenus générés peuvent être opaques, ce qui soulève des questions en matière de transparence et de responsabilité.
- Dépendance et déplacement : une dépendance excessive à l’égard des LLM risque d’entraîner des déplacements d’emplois et la perte d’expertise humaine, ce qui peut avoir des répercussions socioéconomiques.
Comment pouvez-vous utiliser les LLM dans votre entreprise ?
Hewlett Packard Enterprise propose deux solutions qui mettent les capacités des grands modèles de langage au service des entreprises :
HPE GreenLake for Large Language Models : HPE GreenLake est un service cloud flexible qui donne accès à de puissants LLM. Les entreprises ont ainsi le moyen d’obtenir des informations à partir de données textuelles, d’automatiser des processus, d’améliorer les interactions avec les clients et de stimuler l’innovation sans investir massivement dans une infrastructure.
HPE AI : HPE propose une suite complète de solutions d’IA pour déployer des LLM avec les outils et services associés au sein des entreprises. Ces solutions permettent de réaliser des tâches telles que la compréhension du langage naturel, l’analyse de sentiments, et la traduction et la génération de texte, améliorant ainsi la compréhension des données, l’automatisation des tâches et les processus décisionnels.
Avec les offres de HPE, les entreprises peuvent exploiter les capacités des LLM, améliorer leur compétitivité et stimuler l’innovation dans divers domaines.
Voici comment les entreprises utilisent les LLM :
Deep learning : les LLM améliorent les capacités du deep learning pour les tâches de reconnaissance vocale et de reconnaissance d’images.
Intelligence artificielle : les LLM s’intègrent aux systèmes d’IA pour améliorer le traitement du langage, l’automatisation des tâches et la prise de décisions.
Machine learning : les LLM facilitent l’analyse de sentiments, la classification de textes et la récupération d’informations dans les applications de machine learning.
Traitement du langage naturel (NLP) : les LLM améliorent la traduction, le résumé de texte, l’analyse de sentiments et les agents conversationnels mis en œuvre dans les tâches de NLP.