Qu'est-ce qu'un Grand modèle de langage (LLM)

Exemples de programmes d'éducation et de formation tout au long de la vie

Voici une liste alphabétique des 10 meilleurs LLM sur le marché, basée sur une recherche internet :

• Représentations de codeurs bidirectionnels à partir de transformateurs (BERT).
• Claude.
• Cohere.
• Représentation améliorée par l'intégration des connaissances (Ernie).
• Falcon 40B.
• Galactica.
• Transformateur génératif pré-entraîné 3 (GPT-3).
• GPT-3.5.
• GPT-4.
• GPT-5.
• Modèle linguistique pour les applications de dialogue (Lamda).

Vous pouvez en savoir plus sur ces programmes et sur d'autres programmes de premier plan.

Pourquoi les LLM deviennent-ils importants pour les entreprises ?

À mesure que l'IA évolue, elle joue un rôle de plus en plus dominant dans les entreprises. Cela se traduit par l'utilisation de LLM et d'outils de ML. Lors de la composition et de l'application des modèles de ML, la simplicité et la cohérence doivent être des objectifs primordiaux. L'identification des problèmes à résoudre est également essentielle, tout comme la compréhension des données historiques et la garantie de leur exactitude.

Les avantages de la ML sont souvent regroupés en quatre catégories : efficience, efficacité, expérience et évolution de l'entreprise. Les entreprises investissent dans cette technologie au fur et à mesure de l'émergence de ces avantages.

Comment fonctionnent les LLM ?

L'approche de l'apprentissage tout au long de la vie est complexe et comporte de multiples composantes.

Au niveau fondamental, un LLM doit être formé sur un grand volume - parfois appelé corpus - de données d'une taille typique de plusieurs pétaoctets. La formation peut se faire en plusieurs étapes, en commençant généralement par une approche d'apprentissage non supervisée. Dans cette approche, le modèle est formé sur des données non structurées et non étiquetées. L'avantage de la formation sur des données non étiquetées est qu'il y a souvent beaucoup plus de données disponibles. À ce stade, le modèle commence à dériver des relations entre différents mots et concepts.

L'étape suivante pour certains LLM est la formation et la mise au point avec une forme d'apprentissage auto-supervisé. Dans ce cas, les données ont été étiquetées, ce qui permet au modèle d'identifier les différents concepts avec plus de précision.

Ensuite, le LLM entreprend un apprentissage en profondeur en passant par le processus du réseau neuronal de transformation. L'architecture du modèle transformateur permet au LLM de comprendre et de reconnaître les relations et les connexions entre les mots et les concepts à l'aide d'un mécanisme d'auto-attention. Ce mécanisme peut attribuer un score, communément appelé poids, à un élément donné - appelé jeton - pour déterminer la relation.

Une fois qu'un LLM est formé, il existe une base sur laquelle l'IA peut être utilisée à des fins pratiques. En interrogeant le LLM à l'aide d'une invite, l'inférence du modèle d'IA peut générer une réponse, qui peut être une réponse à une question, un texte nouvellement généré, un texte résumé ou un rapport d'analyse des sentiments.

À quoi servent les modules d'apprentissage tout au long de la vie ?

Les LLM sont populaires en raison de leur utilité pour un large éventail de tâches NLP, y compris les suivantes :

• Génération de texte. La capacité à générer du texte sur n'importe quel sujet sur lequel le LLM a été formé est un cas d'utilisation primaire.
• La traduction. Pour les linguistes formés à plusieurs langues, la capacité à traduire d'une langue à l'autre est une caractéristique commune.
• Résumé du contenu. Résumer des blocs ou plusieurs pages de texte est une fonction utile.
• Réécriture du contenu. La réécriture d'une partie du texte est précieuse.
• Classification et catégorisation. Un LLM peut classer et catégoriser le contenu.
• Analyse des sentiments. La plupart des LLM prennent en charge l'analyse des sentiments afin d'aider les utilisateurs à mieux comprendre l'intention d'un élément de contenu ou d'une réponse particulière.
• L'IA conversationnelle et les chatbots. Les LLM peuvent permettre une conversation avec un utilisateur d'une manière qui est généralement plus naturelle que les anciennes technologies d'IA.

L'IA conversationnelle est couramment utilisée par l'intermédiaire d'un chatbot, qui peut se présenter sous différentes formes où l'utilisateur interagit selon un modèle de questions-réponses. Le chatbot d'IA basé sur le LLM le plus utilisé est ChatGPT, développé par OpenAI. ChatGPT est actuellement basé sur le modèle GPT-3.5, bien que les abonnés payants puissent utiliser le LLM GPT-4 plus récent.

Quels sont les avantages des LLM ?

Les LLM offrent de nombreux avantages :

• Extensibilité et adaptabilité. Les LLM peuvent servir de base à des cas d'utilisation personnalisés. Une formation supplémentaire sur un LLM peut créer un modèle finement adapté aux besoins spécifiques d'une organisation.
• Flexibilité. Un seul LLM peut gérer de nombreuses tâches et déploiements différents au sein d'organisations, d'utilisateurs et d'applications.
• Performance. Les LLM modernes sont généralement très performants et peuvent générer des réponses rapides et à faible latence.
• Précision. Au fur et à mesure que le nombre de paramètres et le volume de données formées augmentent dans un LLM, le modèle de transformateur peut fournir des niveaux de précision croissants.
• Facilité de formation. De nombreux LLM sont formés sur des données non étiquetées, ce qui peut accélérer le processus de formation.
• Efficacité. Les LLM peuvent faire gagner du temps aux employés en automatisant les tâches routinières.

Quels sont les défis et les limites des masters en droit ?

Les défis et les limites de l'utilisation des LLM sont notamment les suivants :

• Coûts de développement. Les LLM nécessitent de grandes quantités de matériel de traitement graphique coûteux et d'énormes ensembles de données.
• Coûts opérationnels. Après la période de formation et de développement, le coût de fonctionnement d'un programme d'éducation et de formation tout au long de la vie peut être assez élevé.
• Biais. Toute IA formée à partir de données non étiquetées présente un risque de biais ; il est souvent difficile de savoir si les biais connus ont été éliminés.
• Préoccupations d'ordre éthique. Les LLM peuvent poser des problèmes de confidentialité des données et créer des contenus préjudiciables.
• Explicabilité. Il est souvent difficile d'expliquer comment un programme d'éducation et de formation tout au long de la vie a produit un résultat spécifique.
• Hallucination. L'hallucination de l'IA se produit lorsqu'un LLM fournit une réponse inexacte qui n'est pas basée sur des données formées.
• Complexité. Avec des milliards de paramètres, les LLM modernes sont des technologies exceptionnellement complexes ; le dépannage l'est tout autant.
• Jetons d'erreur. Les messages-guides malveillants qui provoquent un dysfonctionnement du LLM, connus sous le nom de "glitch tokens", font partie d'une tendance émergente depuis 2022.
• Risques pour la sécurité. Les LLM peuvent être utilisés pour améliorer les attaques d'hameçonnage contre les employés.

Quels sont les différents types de LLM ?

Il existe un ensemble de termes en constante évolution pour décrire les différents types de programmes d'éducation et de formation tout au long de la vie. Voici quelques types courants :

• Modèle "zéro-shot". Il s'agit d'un grand modèle généralisé entraîné sur un corpus générique de données qui peut donner un résultat assez précis pour des cas d'utilisation généraux sans nécessiter d'entraînement supplémentaire. Le modèle GPT-3 est souvent considéré comme un modèle "zero-shot". 
• Modèles affinés ou spécifiques à un domaine. Une formation supplémentaire sur un modèle de type "zero-shot" tel que le GPT-3 peut conduire à un modèle affiné et spécifique à un domaine. Un exemple est OpenAI Codex, un LLM spécifique à un domaine pour la programmation basé sur GPT-3.
• Modèle de représentation du langage. Un exemple de modèle de représentation linguistique est Bert de Google, qui utilise l'apprentissage profond et des transformateurs bien adaptés au NLP.
• Modèle multimodal. À l'origine, les LLM étaient conçus spécifiquement pour le texte, mais avec l'approche multimodale, il est possible de traiter à la fois le texte et les images. Le GPT-4 est ce type de modèle.

L'avenir des LLM

L'avenir des LLM reste entre les mains des humains qui développent la technologie, bien qu'il puisse y avoir un avenir dans lequel les LLM s'écrivent eux-mêmes. La prochaine génération de LLM ne sera probablement pas dotée d'une intelligence artificielle générale ou d'une sensibilité, mais elle s'améliorera et deviendra de plus en plus "intelligente".

Les LLM prendront également en charge un plus grand nombre d'applications commerciales. Leur capacité à traduire des contenus dans des contextes différents va encore s'accroître, ce qui les rendra plus utilisables par des utilisateurs professionnels ayant différents niveaux d'expertise technique.

Les LLM continueront à être formés sur des ensembles de données de plus en plus importants, et ces données seront de mieux en mieux filtrées en termes d'exactitude et de partialité potentielle, en partie grâce à l'ajout de capacités de vérification des faits. Les LLM du futur seront probablement plus performants que ceux de la génération actuelle pour ce qui est de fournir des attributions et de meilleures explications sur la manière dont un résultat a été généré.

On s'attend également à ce que des informations plus précises soient fournies par des LLM spécifiques à un domaine, développés pour des industries ou des fonctions particulières. L'utilisation accrue de techniques telles que l'apprentissage par renforcement à partir de commentaires humains, qu'OpenAI utilise pour former ChatGPT, pourrait contribuer à améliorer la précision  Une classe de LLM basée sur le concept connu sous le nom de "retrieval-augmented generation" (génération augmentée par la recherche) - y compris le modèle de langue augmentée par la recherche (Realm) de Google - permettra la formation et l'inférence sur un corpus de données très spécifique, de la même manière qu'un utilisateur peut aujourd'hui rechercher spécifiquement du contenu sur un seul site.

Des travaux sont également en cours pour optimiser la taille globale et le temps de formation requis pour les LLM, y compris le développement du modèle Llama de Meta. Llama 2, publié en juillet 2023, avait moins de la moitié des paramètres de GPT-3 et une fraction du nombre que contient GPT-4, bien que ses partisans aient affirmé qu'il pouvait être plus précis. Meta a récemment publié le Llama 4. Les différents modèles de la famille Llama 4 utilisent une architecture de type "mixture of d'experts" dans laquelle seuls quelques-uns des paramètres disponibles sont activés pour un jeton d'entrée. Il s'agit d'un moyen d'obtenir de la puissance avec une meilleure efficacité.

L'utilisation des LLM pourrait conduire à de nouveaux cas d'informatique parallèle (shadow IT) dans les organisations. Les DSI devront mettre en place des garde-fous en matière d'utilisation et dispenser des formations afin d'éviter les problèmes de confidentialité des données et d'autres préoccupations. Les LLM pourraient poser de nouveaux défis en matière de cybersécurité en permettant aux attaquants de rédiger des courriels d'hameçonnage ou d'autres communications malveillantes plus convaincants et plus réalistes. En dépit de ces préoccupations, l'avenir des LLM restera probablement prometteur, car la technologie évolue de manière à contribuer à l'amélioration de la productivité humaine.