Qu’est-ce qu’un LLM ?

Dans cet article

Cette question lève le voile sur une technologie révolutionnaire : les Large Language Models (LLM), ou grands modèles de langage. Propulsés par l’intelligence artificielle (IA), ces modèles de nouvelle génération bouleversent la façon dont nous interagissons avec les machines et dont celles-ci traitent et comprennent le langage humain.

Dans cet article, nous explorons l’univers des LLM, en commençant par définir ce qu’ils sont, comment ils fonctionnent et en examinant leurs applications pratiques. Nous analyserons aussi les avantages et les défis de ces modèles, ainsi que de leur impact sur l’avenir de l’IA et de la société dans son ensemble.

Introduction au LLM

Un modèle de langage à grande échelle (LLM) est un type de modèle d’intelligence artificielle (IA) qui est spécialement conçu pour comprendre et générer du langage naturel. Les LLM sont entraînés à partir de grandes quantités de données textuelles, ce qui leur permet d’apprendre à reconnaître et à utiliser des schémas linguistiques et des relations entre les mots et les phrases.

Les techniques de traitement du langage naturel (NLP) ont évolué au fil du temps en passant par plusieurs étapes clés. Les premiers principes étaient relativement simples, basés sur des règles linguistiques et des méthodes statistiques. Le développement de l’apprentissage automatique et des réseaux de neurones profonds (Deep Neural Networks) ont permis l’émergence des LLM et de leur capacité générative surpassant les approches traditionnelles du NLP.

L’apprentissage automatique à base de réseaux de neurones profonds est qualifié de Deep Learning. Ces réseaux sont constitués de couches de neurones artificiels connectées les unes aux autres. A chaque neurone est associé un poids qui est ajusté pendant l’entraînement du modèle pour minimiser l’erreur de prédiction.

Un LLM est entraîné à prédire un mot dans un séquence de textes grâce à un apprentissage « supervisé » : la donnée d’entraînement est soumise avec la réponse attendue, appelée « label » ou étiquette. L’approche consiste concrètement à retirer un mot d’un texte qui est utilisé comme label pendant la phase d’entraînement.

Les LLM ne se limitent pas uniquement à la compréhension et à la génération de texte, ils impactent désormais la génération d’images, de vidéos, et plus encore. Cette expansion des LLM enrichit nos interactions avec la technologie, facilitant la création de contenu multimédia diversifié et améliorant l’expérience numérique avec des interfaces plus intuitives.

Les applications des LLM

Les modèles de langage à grande échelle (LLM) ont des applications vastes et variées dans de nombreux secteurs. Voici quelques exemples :

Tâches NLP de nouvelle génération

Les modèles de langage à grande échelle (LLM) révolutionnent les tâches de traitement du langage naturel (NLP) de nouvelle génération, telles que l’analyse de sentiments, la reconnaissance d’entités nommées et la compréhension de texte. Grâce à leur capacité à traiter et à comprendre de vastes quantités de données textuelles, ces modèles offrent une compréhension plus nuancée et précise du langage humain. L’analyse de sentiments, par exemple, bénéficie désormais d’une capacité à saisir des subtilités et des contextes spécifiques, permettant aux entreprises de mieux comprendre les opinions et les réactions de leurs clients.

Copilots

Les LLM sont au cœur des copilots, des outils d’assistance avancés qui facilitent une multitude de tâches, de la génération de contenu à la traduction, en passant par le résumé de documents et la génération de code. En transformant les instructions en actions concrètes, ces copilots agissent comme des partenaires collaboratifs, révolutionnant la manière dont nous travaillons et communiquons.

Robots conversationnels

Les robots conversationnels alimentés par des LLM ouvrent de nouvelles dimensions dans le domaine de l’assistance virtuelle. Capables de comprendre et de générer du langage naturel, ces outils offrent une interaction plus fluide, améliorant considérablement l’expérience utilisateur. Que ce soit pour le service client, le support technique ou le conseil personnalisé, les robots conversationnels peuvent fournir des réponses précises et contextuellement adaptées, marquant une évolution significative par rapport aux systèmes basés sur des règles simples.

Valorisation de la donnée d’entreprise

L’exploitation des données d’entreprise à l’aide des LLM ouvre la voie à des avancées majeures dans les domaines de la recherche d’informations (Retrieval Augmented Generation) et de la gestion des connaissances (Knowledge Management). En extrayant des informations à partir de vastes ensembles de données, les LLM transforment la gestion des connaissances en facilitant l’accès à des informations pertinentes et actualisées.

Étude de cas : ChatGPT et Gemini

ChatGPT et Gemini sont deux modèles de langage à grande échelle (LLM) qui illustrent parfaitement les capacités et les applications concrètes de cette technologie révolutionnaire.

ChatGPT-4, développé par OpenAI, est l’un des LLM les plus populaires et les plus performants du moment. Sa capacité à générer des textes réalistes et cohérents lui permet de s’illustrer dans une multitude de domaines, tels que :

  • Rédaction de contenu : ChatGPT peut rédiger des articles de blog, des descriptions de produits, des scripts de films, et bien plus encore, en s’adaptant au style et au ton souhaités.
  • Assistant virtuel : ChatGPT peut être intégré à des chatbots et des assistants virtuels pour leur permettre de dialoguer avec les utilisateurs de manière plus naturelle et fluide.
  • Résumer des documents longs : ChatGPT peut extraire les informations essentielles d’un document long et complexe et les restituer sous forme de résumé concis et clair.

De son coté, Google affirme que son modèle Gemini Ultra surpasse les performances de l’état de l’art, notamment GPT-4, dans divers benchmarks incluant le texte et le codage. Ce modèle est pré-entraîné pour comprendre et raisonner sur des données multimodales. Ses capacités incluent donc un raisonnement multimodal sophistiqué, la compréhension de textes, d’images, d’audio, et l’expertise en codage dans plusieurs langages de programmation.

Ces deux exemples concrets démontrent le potentiel considérable des LLM. En offrant une compréhension fine du langage naturel et une capacité à générer du texte de qualité humaine, les LLM ouvrent la voie à de nouvelles applications dans de nombreux domaines, de la communication à l’éducation en passant par la création artistique.

Les avantages des LLM

Amélioration de la compréhension et de la génération en langage naturel

Les LLM excellent dans la compréhension fine du langage humain. Ils analysent les nuances sémantiques, les structures syntaxiques et les contextes pour produire des textes fluides, cohérents et adaptés à différents styles et formats.

Qu’il s’agisse de traduire un texte complexe, de rédiger un article de blog captivant ou de générer un dialogue réaliste pour un chatbot, les LLM s’avèrent des outils d’une puissance inédite.

Capacité à traiter et à analyser des données textuelles

La force des LLM réside dans leur capacité à traiter des millions de pages de texte en un temps record. Cette faculté leur permet d’assimiler une connaissance encyclopédique du langage et de s’adapter à de nouveaux domaines avec une rapidité déconcertante.

En analysant de vastes corpus textuels, ces modèles peuvent extraire des informations clés, identifier des tendances et établir des liens entre des concepts apparemment non liés. Cette aptitude ouvre la voie à des applications révolutionnaires dans divers domaines, tels que la recherche scientifique, l’analyse de données et la veille informationnelle.

Contribution à l’avancement de la recherche et de l’innovation

Les LLM stimulent l’innovation dans de nombreux secteurs. Ils permettent aux chercheurs et aux développeurs de se concentrer sur des tâches plus créatives et stratégiques en automatisant les processus répétitifs et en générant des contenus originaux.

Dans le domaine de la recherche, ils contribuent à la découverte de nouveaux médicaments, à la création de matériaux avancés et à la compréhension des phénomènes naturels complexes.

Les défis et limitations des LLM

Les modèles de langage sont certes des outils puissants, mais ils ne sont pas sans défis et limitations. Il est essentiel de comprendre ces aspects pour une utilisation responsable et éthique de ces technologies.

Problématiques éthiques et biais potentiels

L’un des principaux défis des LLM est la problématique éthique et les biais potentiels. Ces modèles apprennent à partir de données existantes, qui peuvent contenir des préjugés et des biais. Si ces biais ne sont pas correctement identifiés et traités, cela peut entraîner des résultats biaisés et discriminatoires.

Effet boîte noire

L’effet « boîte noire » des LLM constitue un défi majeur, car il rend difficile la compréhension des processus internes qui mènent à leurs décisions ou prédictions. Malgré leur efficacité, la complexité de ces modèles et l’opacité de leurs mécanismes de traitement du langage empêchent souvent les utilisateurs et les développeurs de déterminer comment et pourquoi un modèle arrive à une conclusion spécifique.

L’effet « boîte noire » des LLM s’accompagne du phénomène d’hallucination, où ces modèles génèrent parfois des informations fausses ou sans rapport, malgré leur apparence de fiabilité.

Limites techniques et défis de l’apprentissage profond

Un autre défi correspond aux limites techniques et celles de l’apprentissage profond. Ces modèles sont complexes et nécessitent des ressources informatiques importantes pour fonctionner correctement. De plus, ils peuvent être sensibles à la qualité et à la quantité des données sur lesquelles ils sont formés, ce qui peut limiter leur performance dans certaines situations.

Débat sur la confidentialité et la sécurité des données

Il y a un débat en cours sur la confidentialité et la sécurité des données dans le contexte des LLM. Ces modèles sont souvent entraînés à partir de grandes quantités de données textuelles, qui peuvent contenir des informations sensibles et personnelles. Il est donc essentiel de garantir que ces données sont protégées et utilisées de manière responsable.

Il existe aussi un risque important d’exfiltration involontaire de données pour les entreprises. Exemple : un employé qui demande à un service en ligne la rédaction d’un compte-rendu à partir de notes contenant des données sensibles, ou le résumé d’un document interne confidentiel.

Problèmes juridiques

Les problèmes juridiques liés aux LLM se manifestent à plusieurs niveaux, notamment lors de l’apprentissage des modèles et de leur utilisation. Le non-respect des droits d’auteur lors de l’apprentissage des modèles est une préoccupation majeure, car ces derniers s’entraînent sur d’énormes volumes de données textuelles potentiellement protégées par des droits d’auteur.

Quant à l’utilisation des modèles, la question de la propriété intellectuelle des œuvres générées par IA se pose avec acuité. Définir qui détient les droits sur ces créations — l’utilisateur, le créateur du modèle, ou une autre partie — est un défi juridique complexe qui nécessite une clarification législative pour encadrer équitablement la production intellectuelle assistée par IA.

L’avenir des LLM

Les modèles de langage à grande échelle (LLM) ont un avenir prometteur. Les perspectives sur leur évolution et leur intégration dans l’IA sont vastes, et de nombreuses innovations pourraient avoir un impact significatif sur la société.

En ce qui concerne le rôle des LLM dans la démocratisation de l’accès à l’information, ces modèles ont le potentiel de transformer radicalement la façon dont nous accédons et interagissons avec les connaissances. En permettant une compréhension et une génération en langage naturel de haute qualité, les LLM peuvent rendre l’information plus accessible et plus compréhensible pour un plus grand nombre de personnes.

N’oubliez pas que les LLM ne cessent d’évoluer, et leur potentiel ne fait qu’effleurer la surface. De nouvelles applications et de nouveaux défis émergent chaque jour, ce qui rend ce domaine particulièrement fascinant et prometteur.

Pour en savoir plus sur la manière dont nous pouvons vous aider à tirer parti des LLM et d’autres avancées de l’IA pour votre entreprise, contactez-nous.

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Thibaud Michard

CMO reglo.ai. En mission pour démythifier l'Intelligence Artificielle générative.

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