Le succès fulgurant de ChatGPT, qui a franchi le cap du million d’utilisateurs en seulement 5 jours, suscite l’intérêt pour les algorithmes de machine learning qui se cachent derrière ces prouesses. Bien que ChatGPT utilise un type spécifique d’apprentissage par renforcement appelé “Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)”, il s’agit plus globalement d’un exemple de Large Language Model (LLM).
Dans ce guide, nous vous présentons tout ce que vous devez savoir sur les LLM, y compris des termes clés, des cas d’utilisation, et bien plus encore.
Qu’est-ce qu’un Large Language Model (LLM) ?
Les Large Language Models (LLM) sont des systèmes d’intelligence artificielle entraînés sur d’importantes quantités de données textuelles pour générer des réponses proches du langage humain à des entrées en langage naturel. Ils emploient des modèles de deep learning, qui utilisent des réseaux de neurones à plusieurs couches pour traiter des données complexes et faire des prédictions.
Les LLM sont particulièrement performants pour produire des textes de haute qualité et cohérents, ressemblant étroitement au langage humain. Cette performance impressionnante est obtenue en entraînant les modèles sur de larges corpus de textes, généralement composés de milliards de mots, leur permettant de saisir les subtilités du langage humain.
Un exemple notable de LLM est GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3), développé par OpenAI. Avec 175 milliards de paramètres, GPT-3 est l’un des LLM les plus vastes et les plus puissants à ce jour, capable de gérer diverses tâches linguistiques telles que la traduction, la synthèse et même l’écriture de poésie.
Termes clés à connaître sur les LLM :
- Word embedding : Un algorithme qui représente numériquement les significations des mots pour être traitées par les modèles d’IA.
- Mécanismes d’attention : Algorithmes permettant aux LLM de se concentrer sur des parties spécifiques du texte d’entrée, en tenant compte du sentiment et du contexte pour générer des sorties.
- Transformers : Architecture de réseau neuronal largement utilisée dans la recherche sur les LLM, utilisant des mécanismes d’auto-attention pour traiter efficacement les données d’entrée.
- Fine-tuning : Processus d’adaptation d’un LLM à des tâches spécifiques en l’entraînant sur un ensemble de données plus petit et pertinent.
- Prompt engineering : L’art de concevoir des invites d’entrée pour les LLM afin de générer des sorties de haute qualité et cohérentes.
- Biais : Préférences ou préjugés systématiquement injustes présents dans les ensembles de données d’apprentissage, que les LLM peuvent apprendre et produire des sorties discriminatoires.
- Interprétabilité : Le défi de comprendre et d’expliquer les sorties et les décisions des LLM en raison de leur complexité.
Principaux algorithmes utilisés dans les LLM :
Les LLM s’appuient sur plusieurs algorithmes clés pour traiter, comprendre et générer du langage. Les principaux sont les word embeddings, les mécanismes d’attention et les transformers.
Word Embedding :
Cet algorithme fondamental représente numériquement les significations des mots, permettant aux modèles d’IA de les traiter efficacement. Les mots de sens similaire sont mappés sur des vecteurs dans un espace de grande dimension, facilitant la compréhension sémantique.
Mécanismes d’attention :
Ces algorithmes permettent aux LLM de se concentrer sur des parties spécifiques du texte d’entrée lors de la génération des réponses. En tenant compte du contexte et du sentiment, les LLM produisent des sorties plus cohérentes et précises.
Transformers :
Les transformers sont des architectures de réseaux neuronaux populaires dans la recherche sur les LLM. Ils exploitent les mécanismes d’auto-attention pour traiter les données d’entrée, capturant efficacement les dépendances à long terme dans le langage humain.
Ajustement fin des Large Language Models :
L’ajustement fin consiste à adapter un LLM généraliste à des tâches ou des domaines spécifiques. Ce processus consiste à entraîner le LLM sur un ensemble de données plus petit et spécifique à la tâche, lui permettant d’apprendre les motifs et les nuances pertinents pour le domaine cible.
Les LLM ajustés finement surpassent souvent les modèles généralistes comme ChatGPT.
Comprendre l’art du prompt engineering :
Le prompt engineering consiste à concevoir habilement des invites d’entrée pour les LLM afin de générer des sorties de haute qualité. Il s’agit de fournir un contexte, des sujets ou des mots-clés spécifiques pour guider la réponse du LLM.
Un prompt engineering efficace nécessite une compréhension des capacités des LLM, un souci du détail et une expertise du domaine.
Limitations des LLM :
Bien que les LLM soient impressionnants, il est important de prendre en compte leurs limitations. Le biais est une préoccupation majeure, car les LLM peuvent apprendre et amplifier les biais présents dans les données d’apprentissage, entraînant des sorties discriminatoires.
De plus, les LLM manquent d’interprétabilité, ce qui rend difficile la compréhension de la logique derrière leurs sorties. La puissance de calcul requise pour l’entraînement et l’exécution des LLM est également une limitation, car elle peut être coûteuse et consommatrice de ressources.
En résumé :
Les Large Language Models (LLM) sont des systèmes d’intelligence artificielle entraînés sur d’importantes quantités de données textuelles pour générer des réponses proches du langage humain. Les termes clés comprennent l’embedding de mots, les mécanismes d’attention, les transformers, l’ajustement fin, le prompt engineering, le biais et l’interprétabilité.
Les principaux algorithmes utilisés dans les LLM sont l’embedding de mots, les mécanismes d’attention et les transformers. L’ajustement fin permet aux LLM de se spécialiser pour des tâches spécifiques, tandis que le prompt engineering est essentiel pour obtenir des sorties de haute qualité. Les LLM présentent des limitations en matière de biais, d’interprétabilité et de besoins en calcul.
Néanmoins, les LLM ont un potentiel considérable pour diverses industries et applications à mesure qu’ils continuent de progresser.
