Large Language Models (LLM) : Tout ce qu’il faut savoir

-
4
 m de lecture
-

Depuis fin 2022 et l’utilisation massive de ChatGPT à travers le monde, les modèles linguistiques basés sur l’intelligence artificielle suscitent de plus en plus l’intérêt ; à la fois du grand public, mais aussi des entreprises. Alors que sont les large language models ? Comment fonctionnent-ils ? À quoi servent-ils ? Quels sont leurs avantages ? Découvrez les réponses à vos questions dans cet article.

Que sont les large language models ?

Que ce soit pour communiquer, se connecter, comprendre le monde, ou le façonner, le langage est déterminant pour notre humanité. Ce qui nous caractérise ? Pas tant que ça. Malgré la complexité du langage humain, les machines sont désormais capables d’en comprendre les subtilités grâce aux large language models (LLM). En utilisant un maximum de données pour leur apprentissage, ces nouvelles technologies ont développé une compréhension du langage plus riche que jamais. 

Concrètement, il s’agit d’un réseau neuronal transformer-based. Ces modèles de base utilisent l’IA générative (et plus précisément le Deep Learning) pour le traitement du langage naturel (NLP) et la génération de langage naturel (NLG).

Comment fonctionnent les grands modèles linguistiques ?

L’objectif des large language models étant d’apprendre la complexité du langage humain, ils sont pré-entraînés sur une grande quantité de données (comme du texte, des images, des vidéos, des discours, des données structurées…). Plus un LLM utilise de paramètres, meilleures sont ces performances. À ce titre, les grands modèles linguistiques nécessitent donc des ressources importantes en termes de données, de calcul et d’ingénierie.

En particulier, lors de la phase de pré-entraînement. À ce stade, les large language models doivent apprendre les tâches et fonctions linguistiques de base. Dès lors que le modèle d’apprentissage est pré-entraîné, il peut être entraîné avec de nouvelles données spécifiques. L’objectif est d’affiner ses capacités pour des cas d’utilisation particuliers. On parle alors de méthode fine tuning. Cette phase de l’apprentissage nécessite moins de données et d’énergie.

À quoi servent les LLM ?

Les large language models peuvent être utilisés pour une multitude de tâches. Par exemple : 

  • Les questions-réponses ;
  • Les analyses de sentiments ; 
  • L’extraction d’informations ;
  • La capture d’images ;
  • La reconnaissance d’objet ;
  • Le suivi d’instruction ;
  • La génération de texte ;
  • Le résumé de texte ;
  • La création de contenu ;
  • Les chatbots, les assistants virtuels et les IA conversationnelles (c’est typiquement le cas du logiciel open source ChatGPT) ; 
  • La traduction ;
  • Les analyses prédictives ;
  • La détection de fraude ;
  • Etc.

Du fait de leurs multiples fonctionnalités, les LLM s’adaptent parfaitement à tous les secteurs d’activité (bancaire, logistique, santé, industrie…).

Quels sont les avantages des LLM ?

Pour les organisations, les large language models représentent une véritable aubaine. Et pour cause, ils permettent de :

Automatiser les processus :

Les modèles linguistiques peuvent être utilisés pour automatiser de nombreux processus, tels que le service à la clientèle, la génération de texte, les prédictions et classification, etc.  

Libérés de ces tâches chronophages, les employés peuvent s’atteler à des activités plus valorisantes qui requièrent une véritable expertise humaine.

L’automatisation grâce aux LLM permet donc de réduire le temps de travail manuel et les coûts associés.

Favoriser la personnalisation :

Grâce aux chatbots et aux assistants virtuels qui utilisent des large language models, il est possible de fournir un service client disponible 24h/24 et 7j/7. Ces derniers peuvent traiter de grandes quantités de données pour comprendre le comportement et les préférences des clients. Même s’il s’agit d’une création automatisée de contenu, les modèles linguistiques sont tout à fait capables de personnaliser les interactions grâce aux entraînements réalisés en amont. 

Entre la personnalisation et la disponibilité, la satisfaction des clients augmente.

Augmenter la précision des tâches :

En traitant de grandes quantités de données, les LLM améliorent la précision des tâches de prédiction et de classification. 

Par exemple, après une enquête de satisfaction, un large language model peut analyser des milliers d’avis de clients pour comprendre le sentiment qui se cache derrière chacun d’entre eux. Il pourra identifier avec plus de précision si un avis de client est positif, négatif ou neutre.

Comment se former aux LLM ?

Il n’est pas possible de se former uniquement sur les LLM. Ces technologies nécessitent des connaissances dans d’autres domaines de la data science comme l’intelligence artificielle, le deep learning ou plus généralement les réseaux de neurones.

Les LLM ne sont qu’une spécificité du travail de concepteur, mais si la conception de logiciels intelligents et de modèles prédictifs vous intéresse, le métier de data scientist ou de machine learning engineer est fait pour vous.

Tout d’abord, un Data Scientist est un expert en analyse de données, capable de résoudre des problèmes complexes grâce à sa curiosité et ses compétences techniques. Son rôle est de révéler la véritable valeur des données. Pour cela, il définit les algorithmes d’analyses les plus pertinents pour répondre aux différents besoins et développe des modèles descriptifs et prédictifs

Le Machine Learning Engineer se distingue du Data Scientist. S’ils savent tous les deux développer des algorithmes de Machines Learning et de Deep Learning, le Data Scientist n’a pas les connaissances et outils utilisés pour mettre en production un modèle statique. La spécificité du Machine Learning Engineer permet alors au Data Scientist de pallier ce manque et d’exploiter dynamiquement les modèles établis.

Quels sont les limites et défis à relever ?

Malgré tous les bénéfices offerts par les LLM, il convient toutefois d’être conscient de leur limite. À savoir : 

  • Les biais : les capacités des modèles de langage sont limitées aux données textuelles avec lesquelles ils sont formés. Ce qui peut produire de fausses informations, des préjugés, voire un langage toxique.
  • La fenêtre contextuelle : chaque large language model ne dispose que d’une certaine quantité de mémoire. Au-delà d’un certain nombre de tokens en entrée, ils ne pourront plus réaliser les tâches demandées. 
  • Les coûts : le développement de grands modèles linguistiques nécessite des investissements très importants (systèmes informatiques, capital humain, énergie…).
  • L’impact environnemental : pour fonctionner, les projets LLM utilisent des centaines de serveurs. Or, ces derniers consomment une énorme quantité d’énergie et provoquent une empreinte carbone considérable.

Ce qu’il faut retenir :

  • Les large language models sont des réseaux neuronaux utilisant d’énormes volumes de données pour comprendre le langage humain. 
  • Le développement considérable de ces LLM permet de réaliser des tâches extrêmement variées et de plus en plus complexes. 
  • Si ces grands modèles linguistiques sont bénéfiques pour les entreprises, il convient toutefois d’être conscient de leurs limites (impact sur l’environnement, coût, biais…).
Facebook
Twitter
LinkedIn

DataScientest News

Inscrivez-vous à notre Newsletter pour recevoir nos guides, tutoriels, et les dernières actualités data directement dans votre boîte mail.
Poursuivre la lecture

Vous souhaitez être alerté des nouveaux contenus en data science et intelligence artificielle ?

Laissez-nous votre e-mail, pour que nous puissions vous envoyer vos nouveaux articles au moment de leur publication !

Newsletter icone
icon newsletter

DataNews

Vous souhaitez recevoir notre
newsletter Data hebdomadaire ?