Une formation LLM permet d’apprendre à entraîner, configurer et exploiter les Larges Modèles de Langage tels que GPT, PaLM de Google, Claude d’Anthropic ou Meta LLaMa. Découvrez pourquoi il s’agit d’un excellent choix de cursus pour le futur !
Depuis le début des années 2020, de nombreux outils d’intelligence artificielle révolutionnaire ont vu le jour. On peut notamment citer les chatbots comme ChatGPT ou les générateurs d’images comme DALL-E et MidJourney.
Derrière cet essor de l’IA, se cache une même technologie : les LLM, ou larges modèles de langage. Ces systèmes d’apprentissage automatique sont capables de comprendre et de générer un langage naturel de manière presque indiscernable de celle d’un être humain.
Rapidement devenus omniprésents dans les applications telles que la génération de texte, la traduction automatique, la création d’images ou la recherche d’informations, ils ont fait naître une forte demande de professionnels qualifiés dans ce domaine.
Par conséquent, comme vous allez le découvrir au fil de ce dossier, suivre une formation dédiée peut vous offrir de nombreuses opportunités de carrière tant aujourd’hui que pour l’avenir…
Qu’est-ce qu’un LLM, et pourquoi est-ce si important ?
Afin de saisir pleinement l’intérêt d’une formation LLM, la première étape est de comprendre ce que sont les Larges Modèles de Langage et comment ils ont révolutionné le domaine du traitement de langage naturel.
Cette technologie est le résultat de nombreuses avancées successives dans le domaine de l’IA, et ses racines remontent aux réseaux de neurones artificiels dont le développement a commencé dès les années 1950.
Toutefois, l’innovation qui a tout fait basculer est l’introduction de la structure « Transformers » par Google en 2017. À travers l’article « Attention Is All You Need », le géant californien a dévoilé au monde cette nouveauté qui permet une compréhension plus fine du contexte et une meilleure gestion des séquences de texte.
Quelques années plus tard, en 2020, la startup OpenAI a lancé son modèle GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer) basé sur cette structure révolutionnaire. Avec 175 milliards de paramètres, ce modèle a démontré une compréhension et une génération de texte presque humaines et fait figure de jalon majeur dans l’histoire des LLM.
Ces larges modèles reposant sur des réseaux de neurones profonds sont entraînés sur de vastes quantités de données textuelles pour apprendre la structure et la sémantique du langage, et c’est précisément ce qui leur donne la capacité de générer du texte cohérent et contextuellement approprié, quel que soit le sujet.
Depuis lors, ce type d’intelligence artificielle est sous le feu des projecteurs et de nombreux autres modèles de grande envergure ont vu le jour pour repousser les limites de la capacité des machines à manier le langage naturel.
C’est ainsi que des applications grand public comme ChatGPT ont pu être développées, en affinant les Transformers pour des tâches spécifiques et en les entraînant sur de vastes jeux de données. Leur succès phénoménal à l’échelle mondiale suffit à démontrer à quel point cette technologie est révolutionnaire…
Quels sont les meilleurs LLM ?
Depuis l’émergence des Transformers, de nombreux LLM ont été développés. Le lancement couronné de succès de ChatGPT par OpenAI a encore davantage amplifié cette tendance.
Les laboratoires de recherche des plus grandes entreprises mondiales cherchent à développer le meilleur modèle, au même titre que des startups fondées pour atteindre cet objectif avec le soutien financier illimité des investisseurs les plus renommés.
Le paysage évolue très rapidement, et de nouveaux LLM surpuissants apparaîtront au fil des années à venir. Pour l’heure, voici un tour d’horizon des modèles les plus performants.
GPT-4
Lancé en 2023, GPT-4 est le plus large modèle d’OpenAI à l’heure où nous écrivons ces lignes. Le nombre de paramètres n’a pas été dévoilé, mais le bruit court qu’il dépasse les 170 billions.
Il s’agit par ailleurs d’un modèle multimodal, ce qui lui permet de traiter aussi bien le langage que les images.
Sur de nombreux examens universitaires, cette IA a obtenu des résultats similaires aux meilleurs élèves humains. C’est sur ce modèle que repose la version la plus avancée de ChatGPT, réservée aux abonnés payants.
LaMDA
Dévoilée par Google Brain en 2021, LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) est une famille de LLM. Elle utilise un modèle de langage Transformer de type décodeur, et a été pré-entraînée sur un très large corpus de texte. Elle est basée sur l’architecture Seq2Seq.
Cette IA a fait couler beaucoup d’encre en 2022, lorsque l’ingénieur de Google Blake Lemoine a déclaré avoir la certitude qu’elle était devenue consciente. Toutefois, Google a fermement réfuté cette affirmation.
Llama
Llama est le LLM de Meta, anciennement Facebook. Dévoilé en 2023, il s’agit d’un modèle initialement déployé auprès des chercheurs et désormais open source.
Basé sur l’architecture Transformer, il a été entraîné sur une variété de sources de données publiques telles que les pages web de CommonCrawl, GitHub, Wikipedia et Project Gutenberg.
D’autres modèles comme Vicuna et Orca sont basés sur Llama. Afin de concurrencer OpenAI et GPT, Meta a décidé d’accélérer le développement de la troisième version LLama 3…
PaLM
Le Pathways Language Model est un modèle basé Transformer de 540 milliards de paramètres créé par Google. C’est sur ce LLM que repose le chatbot IA Bard.
Entraîné sur de multiples pods TPU4, il se spécialise dans les tâches de raisonnement comme le codage, les mathématiques, la réponse aux questions ou la classification. Il excelle aussi pour décomposer les tâches complexes en sous-tâches plus simples.
Le nom PaLM est tiré de l’initiative de recherche de Google visant à construire Pathways, créant un modèle unique servant de fondation pour de multiples cas d’usage.
Il existe de nombreuses versions affinées du modèle, dont Med-PaLM 2 pour la médecine ou encore Sec-PaLM pour la cybersécurité.
StableLM
Développé par Stability AI, l’entreprise derrière le générateur d’images Stable Diffusion, StableLM est une série de modèles de langage open source.
Après avoir entraîné des modèles à 3 milliards et 7 milliards de paramètres, la firme s’est lancée dans le développement de modèles à 15, 30, 65 et 175 milliards de paramètres. Cette entreprise accorde une priorité à la transparence et l’accessibilité.
Deepmind Gopher
La branche d’intelligence artificielle d’Alphabet, Deepmind, développe son propre LLM Gopher doté d’un nombre ahurissant de 280 milliards de paramètres.
Ce modèle présente d’extraordinaires capacités de compréhension et génération de langage, mais excelle aussi pour la science, la technologie, les mathématiques et la médecine.
Il peut simplifier les sujets complexes, et se présente comme un très bon outil pour la compréhension de lecture, la vérification de faits, la détection de langage toxique ou les tâches de sens commun.
Claude
La startup Anthropic, fondée par d’anciens employés d’OpenAI, développe son LLM Claude. Elle a reçu le soutien financier de Google, et a noué un partenariat avec Amazon en septembre 2023.
Le but de cette entreprise est de créer un assistant IA utile, honnête et inoffensif. Les différentes versions de Claude se hissent parmi les meilleurs LLM dans les benchmarks, et surpassent même PaLM 2 sur les tests MMLU et MT-Bench. Ses performances avoisinent celles de GPT-4.
À l’avenir, Anthropic compte développer un modèle 10 fois plus puissant que les meilleurs LLM actuels, grâce au soutien technique et financier d’Amazon.
À quoi ça sert ? Quelles sont les applications ?
Les LLM sont déjà utilisés pour une très large variété d’applications, et de nouveaux cas d’usage continuent d’être inventés au fil des jours. Voici un tour d’horizon des principales utilisations.Tout d’abord, les Larges Modèles de Langage sont exploités pour créer automatiquement du contenu textuel. Il peut s’agir de rédaction d’articles, de rapports, de publicités ou même de romans entiers. De par leur capacité à produire des textes cohérents et informations, ils excellent dans ce domaine.
De même, ces modèles ont considérablement amélioré la qualité des traductions automatiques. Ils sont capables de prendre en compte le contexte et les nuances linguistiques pour produire des traductions plus précises et naturelles.
Les correcteurs automatiques, eux aussi, peuvent se servir des LLM pour améliorer la qualité de l’écriture en détectant et en corrigeant les erreurs grammaticales et orthographiques.
Appliqués aux moteurs de recherche web, ils permettent de répondre aux requêtes d’utilisateurs d’une façon plus pertinente puisqu’ils comprennent mieux le sens derrière les questions et peuvent fournir des résultats plus précis.
En incorporant ChatGPT à son moteur Bing, Microsoft est parvenue à faire trembler Google et l’a poussé à précipiter le lancement de son propre chatbot IA dénommé Bard.
Par ailleurs, de nombreuses entreprises utilisent les LLM pour créer des chatbots et des assistants virtuels capables de répondre aux questions, d’automatiser le service client et d’améliorer l’expérience utilisateur.
Ces larges modèles peuvent aussi analyser les opinions et les avis exprimés dans de grands volumes de données textuelles, ce qui les rend très utiles pour les entreprises souhaitant s’adonner à l’analyse de sentiment.
Et ça ne s’arrête pas là : les LLM peuvent être combinés à d’autres types d’intelligences artificielles pour ouvrir la porte à une myriade d’applications additionnelles. Par exemple, DALL-E d’OpenAI allie LLM et vision par ordinateur pour créer des images à partir d’une description textuelle entrée par l’utilisateur !
Pourquoi suivre une formation LLM ?
Une formation LLM permet d’apprendre toutes les compétences nécessaires pour travailler avec de Larges Modèles de Langages ou d’autres technologies de traitement du langage naturel et d’IA.
Il peut s’agir d’un cursus universitaire, d’un cours en ligne, d’un atelier de travaux pratiques et bien plus encore. Quel que soit le format, le programme doit couvrir plusieurs notions clés.
Tout d’abord, la priorité est de comprendre le fonctionnement interne des LLM, d’apprendre à les utiliser efficacement et à résoudre des problèmes liés au traitement du langage naturel. Vous découvrirez aussi comment exploiter leur potentiel dans divers domaines d’application.
En choisissant une telle formation, vous pourrez acquérir une expertise dans un domaine en pleine croissance. Les LLM occupent une place centrale dans l’industrie de l’intelligence artificielle, et se positionner comme expert dès à présent peut vous ouvrir de nombreuses portes.
Déjà aujourd’hui, les entreprises recherchent activement des professionnels possédant des compétences en LLM pour des postes tels que Data Scientist, ingénieur en IA, analyste de données, développeur de chatbots et bien d’autres.
Et au cours des prochaines années, la demande pour les spécialistes en traitement du langage naturel va continuer de s’accroître. Vous avez donc l’opportunité unique d’acquérir une compétence d’avenir.
Au sein d’une entreprise, une personne formée aux LLM a véritablement la capacité d’apporter des innovations significatives en exploitant ces technologies pour résoudre des problèmes complexes. Ceci concerne de nombreux domaines comme la santé, la finance, l’éducation ou même la recherche.
À titre d’exemple, rien qu’au second trimestre 2023, le nombre d’offres d’emploi dans le domaine de l’intelligence artificielle a augmenté de plus de 1000% par rapport à la même période l’année précédente.
D’ici 2025, selon le rapport « Future of Jobs 2020 » du Forum Économique Mondial, l’IA pourrait créer 97 millions de nouveaux emplois à l’échelle mondiale.
En outre, une formation LLM peut aussi libérer votre créativité en vous permettant de créer des applications et des contenues qui étaient autrefois difficiles à réaliser sans l’aide de machines.
Vous pouvez générer très facilement et rapidement des textes, des poèmes, des scripts de narration, mais aussi des images et des concepts visuels à l’aide des générateurs text-to-image. Cette compétence peut donc être très utile pour une grande variété de métiers sans lien direct avec l’IA !
Conclusion : la formation LLM, tremplin vers le domaine d’avenir de l’intelligence artificielle
Nous assistons à une véritable révolution de l’intelligence artificielle, et les LLM sont au cœur de ce bouleversement mondial. Ces larges modèles ont transformé la façon dont nous interagissons avec la technologie, et ont ouvert la porte à une infinité de nouvelles possibilités.
Se former aux LLM peut non seulement servir de tremplin pour une carrière dans le domaine de l’IA, mais également vous apporter une compétence nouvelle très utile pour l’automatisation des tâches les plus répétitives de votre métier actuel.
À l’avenir, les LLM vont continuer de s’améliorer et devenir de plus en plus performants et utiles. Leurs applications vont s’étendre à d’autres domaines, et les spécialistes seront de plus en plus demandés. Il s’agit donc d’un très bon choix de vocation !
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