Les grands modèles linguistiques expliqués :

Qu'est-ce que c'est et pourquoi est-ce la tendance la plus discutée en matière d'IA ?

Les grands modèles de langage (LLM) sont des systèmes d'intelligence artificielle avancés construits à l'aide de techniques d'apprentissage profond*, et spécifiquement conçus pour comprendre et générer du langage humain, que vous avez peut-être entendu appeler langage naturel.

Ces modèles se caractérisent par leur taille considérable, composée de dizaines voire de centaines de milliards de paramètres**, ce qui leur permet d'apprendre des schémas et des nuances complexes dans le langage. En s'entraînant sur une base de données textuelles massive et variée, ils acquièrent une compréhension du contexte, de la sémantique et de la grammaire, ce qui leur permet d'effectuer des tâches telles que la traduction, le résumé de texte, la génération de contenu et plus encore, avec une fluidité et une cohérence remarquables.

La possibilité de tirer parti de la langue rend cette technologie incroyablement puissante pour diverses applications !

De nombreux outils numériques ont été créés grâce aux LLM depuis qu'ils ont gagné en popularité avec le lancement du ChatGPT d'OpenAI. Ils ont révolutionné la façon dont les entreprises fonctionnent et prennent des décisions. très rapide, et ce n'est qu'un début !

Dans cet article, nous passerons en revue les avantages qui ont entraîné l'essor rapide des LLMS, puis nous vous donnerons un guide rapide pour comprendre les LLM (comment fonctionnent-ils et pourquoi le ChatGPT est-il devenu si célèbre ?) Enfin, nous aborderons les trois options de mise en œuvre des LLM (sur le cloud, sur site et solutions hybrides).

EN PROFONDEUR

* Les techniques d'apprentissage en profondeur sont un sous-ensemble de méthodes d'apprentissage automatique qui impliquent des réseaux neuronaux avec plusieurs couches de neurones artificiels (d'où le terme "profond"). Un neurone artificiel est une fonction mathématique qui prend des entrées numériques, applique des poids à ces entrées (ce qui signifie l'importance ou l'influence de cette entrée sur la sortie du neurone), les additionne, puis fait passer le résultat par une fonction d'activation pour produire une sortie.

La sortie d'une couche sert d'entrée à la couche suivante, ce qui permet aux réseaux neuronaux de saisir des relations et des modèles complexes dans les données. Le processus de formation d'un réseau neuronal consiste à ajuster les poids des neurones afin de minimiser les erreurs et de permettre au réseau de faire des prédictions ou des classifications précises pour diverses tâches, telles que la reconnaissance d'images ou le traitement du langage naturel.

** Les paramètres sont les variables que le modèle utilise pour faire des prédictions ou prendre des décisions. Ils peuvent être appris par le modèle au cours du processus de formation ou définis par une procédure d'optimisation afin d'influencer les performances du modèle.

L'essor des masters en droit dans le domaine des affaires

L'adoption des LLM dans le monde de l'entreprise n'a été rien moins que transformatrice. Plusieurs avancées majeures ont été rendues possibles grâce aux LLM, ce qui a contribué à leur adoption croissante dans le monde des affaires :

Exploitation des données

L'ère numérique a ouvert la voie à une production de données sans précédent. Les entreprises accumulent de grandes quantités de données textuelles qui peuvent être exploitées, depuis les interactions avec les clients jusqu'aux rapports d'études de marché. Grâce à l'union d'un moteur de recherche (qui récupère les documents pertinents par rapport à la requête de l'utilisateur) et d'un LLM (qui répond à la requête en langage naturel), il est désormais possible de passer au crible une base de connaissances interne et d'extraire des informations précieuses de ses données.

Automatisation et efficacité

Les LLM permettent d'automatiser des tâches qui nécessitaient auparavant une intervention humaine. Ils peuvent rédiger des courriels, générer des rapports, répondre aux demandes des clients et même contribuer à la recherche juridique. Ils peuvent nous aider à analyser les flux de travail existants, à réduire les goulets d'étranglement et à proposer des améliorations. Qu'il s'agisse de la gestion de la chaîne d'approvisionnement, de la logistique ou du service à la clientèle, ces automatisations rationalisent les processus, réduisent les erreurs humaines et libèrent des ressources humaines précieuses pour des tâches plus stratégiques.

Amélioration de la prise de décision

Lorsqu'ils disposent de données historiques et d'informations en temps réel, les LLM peuvent générer des informations qui éclairent les choix stratégiques, les prévisions de marché et l'évaluation des risques. Ces modèles permettent aux entreprises de prendre des décisions fondées sur des données avec plus de rapidité et de précision grâce à la grande quantité d'informations qu'ils peuvent traiter et à leur capacité à résumer des données textuelles complexes.

Amélioration de l'expérience des clients

L'utilisation la plus immédiate des LLM est aussi la plus connue : les chatbots. Révolutionnés par les LLM, les chatbots peuvent désormais fournir des réponses instantanées aux demandes des clients, proposer des recommandations et maintenir une communication cohérente et utile, ce qui stimule en fin de compte la satisfaction et la fidélité des clients. Cette assistance peut également être fournie en interne au personnel du service clientèle, ce qui contribue à la résolution rapide des problèmes et à l'accessibilité des informations, même pour les équipes moins expérimentées qui gèrent l'assistance de premier niveau.

Innovation et créativité

Les diplômés en droit sont très doués pour générer des contenus créatifs, tels que des descriptions de produits, des textes de marketing et même des œuvres d'art. Cette créativité ouvre de nouvelles voies pour la stratégie de marque et le marketing de contenu, où un contenu frais et pertinent est crucial pour l'engagement du public et la visibilité de la marque.

Avantage concurrentiel

Grâce à tous les avantages transformateurs décrits ci-dessus qu'ils offrent, les entreprises qui exploitent le pouvoir des MLD acquièrent un avantage concurrentiel. Elles peuvent anticiper les tendances du marché, adapter leurs stratégies de marketing, prendre de meilleures décisions et s'adapter plus efficacement à l'évolution des préférences des clients, se positionnant ainsi pour un succès à long terme.

Comprendre les LLM

Comment fonctionnent les LLM ?

La façon dont les LLM apprennent à utiliser le langage est tout à fait remarquable et diffère des approches de programmation traditionnelles. Les développeurs humains ne pourraient pas prédire et coder toutes les questions que vous pourriez poser à un modèle comme ChatGPT. Au lieu de cela, ces modèles s'appuient sur une grande quantité de données textuelles pour apprendre des modèles et des associations entre les mots, les phrases et les concepts.

Ce diagramme est représentatif des modèles génératifs (de type GPT), mais peut également s'appliquer aux modèles non génératifs (de type BERT) jusqu'à un réglage fin. Nous expliquons plus en détail ces différences ci-dessous. Nous approfondissons également les modèles de fondation dans cet article :
https://tinyurl.com/foundation-models-in-nlp

En résumé, les LLM apprennent la langue en analysant de grandes quantités de données textuelles de manière auto-supervisée. de manière auto-superviséeEn résumé, les LLM apprennent la langue en analysant de grandes quantités de données textuelles de manière auto-supervisée, en identifiant des modèles et des relations dans ces données, puis en affinant leurs paramètres internes pour effectuer des tâches spécifiques liées à la langue. En outre, les LLM peuvent apprendre et s'adapter à de nouvelles informations après la formation initiale, en étant mis à jour avec des données supplémentaires et des méthodes d'apprentissage supervisé, afin de s'orienter vers le comportement souhaité.

Les LLM formés peuvent répondre à un large éventail de questions et générer du texte sans programmation explicite pour chaque tâche individuelle, ce qui en fait des outils polyvalents et adaptables à diverses applications.

Pourquoi ChatGPT est-il devenu si célèbre ?

ChatGPT représente une avancée significative en matière de traitement du langage naturel et d'intelligence artificielle par rapport aux technologies précédentes. Derrière la façade du célèbre chatbot se cachent les modèles de base d'OpenAI : la première version a été publiée en 2018, et les suivantes sont de plus en plus grandes.

EN PROFONDEUR

Vous voulez aller plus loin dans la compréhension des modèles de fondation ? Consultez notre article dédié au support.

GPT-3 (publié en 2020) est un LLM avec une vaste connaissance commune et une compréhension de la grammaire et a été l'épine dorsale d'InstructGPT, le prédécesseur du célèbre ChatGPT (publié en 2022). Aujourd'hui, les utilisateurs commerciaux de ChatGPT peuvent exploiter à la fois GPT-3.5 et GPT-4 (publié à la mi-mars 2023) par le biais de l'API. Le GPT-4 est plus grand que son prédécesseur, peut recevoir des images en entrée et est plus performant pour raisonner et suivre des instructions. L'entreprise travaille probablement déjà sur le GPT-5.

ChatGPT a le mérite d'avoir facilité l'exploitation des informations du modèle de fondation grâce à son approche conversationnelle bien connue. Il s'agissait d'une étape nécessaire pour rendre les LLM accessibles au grand public.

Un autre facteur crucial dans la diffusion de cette technologie est l'intégration de plugins (modules logiciels externes qui ajoutent des fonctionnalités). Par exemple, il existe des plugins pour l'interaction avec les pages web, pour l'automatisation des services de réservation, pour des calculs mathématiques précis avec des moteurs externes comme Wolfram, et bien d'autres applications.

Grâce à ces intégrations et à sa capacité à comprendre et à générer un langage naturel remarquable, ChatGPT a ouvert la porte à une toute nouvelle gamme d'applications commerciales : de la fonction d'assistant virtuel dans l'assistance à la clientèle à l'aide à l'idéation créative. Dans cette ère d'avancées technologiques rapides, ChatGPT s'est positionné comme le premier LLM pour les masses.

Existe-t-il des alternatives ?

Oui ! De nombreuses alternatives à ChatGPT ont été développées. Il existe plusieurs types de LLM, chacun ayant une architecture et un objectif uniques.

Tout d'abord, faisons la distinction entre les modèles génératifs et les modèles non génératifs. Les modèles génératifsLes modèles génératifs, comme ChatGPT, peuvent, de par leur conception, compléter un texte d'entrée donné et générer un texte de sortie plausible, jeton après jeton. Cela permet des échanges de chat dans un langage naturel étonnamment fluide, et la demande de tâches qui n'ont pas été couvertes spécifiquement pendant la formation du modèle.

En revanche, modèles non génératifs ne peuvent que "lire" le texte, sans l'"écrire" : Le BERT de Google est un exemple de ce type de modèle, il est pré-entraîné à deviner des mots masqués. Comme leur résultat est un nombre limité de valeurs de prédiction, ils conviennent à des tâches telles que la classification de textes (comme l'analyse des sentiments) ou l'identification d'informations clés dans un texte et leur classification dans un ensemble de catégories prédéfinies. Ce type de modèle doit être adapté aux tâches souhaitées.

Deuxièmement, nous pouvons faire une distinction entre les modèles cachés derrière des API propriétaires propriétaires (comme l'API ChatGPTd'OpenAI, l'API Bardde Google, ou Anthropic Claude), et ceux qui sont complètement open source (comme Meta's LLaMAde Meta, TII Falconde TII, ou le BERT). Pour la plupart de ces modèles, des versions fondamentales et perfectionnées ont été publiées.

Alors que certains modèles propriétaires peuvent être affinés dans une certaine mesure si vous payez une prime pour l'accès à l'API, les modèles open-source sont, par nature, accessibles pour un affinage plus poussé. Cela signifie que nous avons un contrôle total sur le modèle et sur la génération de ses réponses, ce qui nous permet d'adapter ses capacités aux besoins de chaque client et de chaque cas d'utilisation.

Le fait de conserver l'ensemble du processus en interne permet également de mieux contrôler la sécurité et la confidentialité des données sensibles, ce qui est important pour la plupart des entreprises et en particulier pour leurs clients. Toutefois, l'utilisation de modèles à code source ouvert comporte des pièges :

- Ils ne sont pas tous utilisables commercialement (il en va de même pour les ensembles de données à source ouverte) ;
- Ils sont généralement moins performants dans les langues autres que l'anglais ;
- Leurs exigences en matière de calcul doivent être prises en considération (du matériel doit être acheté ou loué pour faire fonctionner le modèle).

EN PROFONDEUR

Prenons l'exemple de LLaMA : il s'agit d'une famille de LLM génératifs de différentes tailles, développés par Meta. Ils ont une architecture basée sur des transformateurs, similaire aux GPT d'OpenAI. La première version (publiée au début de l'année 2023) n'était pas disponible pour une utilisation commerciale, mais la deuxième version l'est (depuis le milieu de l'année 2023) et comprend plusieurs améliorations techniques. Alpaca et Vicuna sont respectivement des adaptations de LLaMA pour l'instruction et le chat.

LLM sur mesure

Enfin, certaines organisations et certains chercheurs développent des LLM personnalisés adaptés à leurs besoins spécifiques et à leurs cas d'utilisation. Ces modèles peuvent être formés à partir de données propriétaires ou d'objectifs spécifiques.

Chacun de ces LLM peut exceller dans différents domaines ou présenter des points forts spécifiques, ce qui les rend adaptés à un large éventail de tâches de traitement du langage naturel. Le choix d'un LLM dépend des exigences et des objectifs spécifiques d'un projet ou d'une application donnée.

Souvent, un grand LLM polyvalent polyvalent peut permettre de s'attaquer à de nombreuses tâches et de nombreux cas d'utilisation en même temps, offrant ainsi la flexibilité nécessaire pour s'adapter rapidement à l'évolution des besoins. Cependant, lorsque les coûts d'exploitation doivent être limités, une meilleure option serait de d'affiner un modèle plus petit sur un ensemble de données spécifiques de haute qualité. Cela maximiserait l'efficacité, sans perdre beaucoup en performance de prédiction.

Mise en œuvre des LLM

Un autre facteur de différenciation important entre les LLM est leur lieu d'hébergement : en cloud ou sur site. Les modèles reposant sur des API propriétaires ne peuvent pas être téléchargés et hébergés sur site. À l'inverse, les modèles à code source ouvert sont généralement hébergés sur site, car l'un de leurs principaux avantages est la confidentialité des données. Dans certains cas, la meilleure option peut être une combinaison des deux.

Vous trouverez ci-dessous les principaux avantages et inconvénients de chaque solution. En gardant à l'esprit la remarque préliminaire ci-dessus, les "solutions en cloud" sont uniquement destinées aux LLM derrière des API, tandis que les "solutions on-premises" sont destinées aux LLM à source ouverte.

- - -

Solutions en Cloud

1 Ces modèles véritablement massifs hébergés dans d'immenses centres de données sont excellents pour les connaissances généralistes, ainsi que pour la compréhension et la génération de langage naturel.

L'inconvénient : Vous perdez l'accès interne au modèle, tandis que la possibilité d'affiner les mécanismes a un coût supplémentaire.

2 Les LLM hébergés en cloud, comme ChatGPT, sont facilement accessibles depuis n'importe quel endroit disposant d'une connexion internet.

L'inconvénient : L'accès aux LLM hébergés en cloud dépend de la connectivité internet, qui peut être limitée dans de nombreux endroits.

3 La gestion de l'infrastructure et du serveur ne vous concerne pas : ces activités sont prises en charge par le fournisseur de services en cloud, ce qui simplifie la maintenance. En outre, les modèles de tarification "pay-as-you-go" éliminent la nécessité d'investissements matériels initiaux importants, ce qui simplifie l'évolutivité et garantit que vous disposez immédiatement de la puissance informatique nécessaire à l'accomplissement de vos tâches.

L'inconvénient : Si le paiement à l'utilisation peut être rentable pour les petites entreprises et les startups, une utilisation prolongée ou des besoins en ressources inattendus peuvent entraîner des coûts plus élevés à long terme.

4 Les solutions en cloud disposent souvent de centres de données dans plusieurs régions géographiques, ce qui garantit un accès à faible latence pour les utilisateurs du monde entier.

L'inconvénient : Le stockage de données sensibles dans le cloud signifie que les données sensibles de votre entreprise et de vos clients sont transmises à des tiers par l'intermédiaire d'API, ce qui peut entraîner de graves problèmes de confidentialité pour votre entreprise !

- - -

Solutions sur site

1 Les solutions sur site offrent un contrôle maximal sur les données et la sécurité, ce qui est crucial pour les industries ayant des exigences strictes en matière de conformité.

L'inconvénient : Les organisations devront s'occuper de la maintenance des serveurs en cours d'exécution et des mises à jour occasionnelles des modèles, ce qui peut nécessiter beaucoup de ressources et représenter un défi pour le personnel interne ne disposant pas d'une expertise technique approfondie. Dans ce cas, la meilleure solution consiste à faire appel à un fournisseur externe pour une assistance continue.

2 Le déploiement local peut se traduire par une latence plus faible, ce qui permet des temps de réponse plus rapides. Ils ne dépendent pas non plus de la connectivité internet, ce qui les rend adaptés aux environnements sécurisés et isolés.

L'inconvénient : L'extension de l'infrastructure sur site peut être plus lente et plus coûteuse que l'évolutivité basée sur l'informatique dématérialisée.

3 Les organisations ont un contrôle total sur le matériel, les logiciels et les configurations, ce qui permet de mettre en œuvre des modèles sur mesure.

L'inconvénient : Les installations sur site nécessitent généralement des investissements initiaux importants en matériel, en logiciels et en ressources informatiques. Cependant, la tarification est fixe plutôt que payante, ce qui signifie que les coûts de mise en œuvre seront amortis à long terme.

4 Les solutions sur site sont plus susceptibles d'être mises en œuvre avec des coûts fixes (matériel, configuration et transfert de logiciels personnalisés, etc.

L'inconvénient : La comparaison se fait avec les solutions "pay-as-you-go", plus typiques des installations en cloud, qui représentent souvent un investissement et un engagement initiaux moindres.

- - -

Solutions hybrides

Dans les applications commerciales pratiques, le LLM fait partie d'une suite logicielle plus large, qui comprend de nombreuses fonctionnalités telles que l'ingestion de données, l'analyseur de documents et le moteur de recherche... Ces composants importants peuvent également être mis en œuvre par le biais de solutions hybrides, en fonction du cas d'utilisation. Par exemple, il peut être judicieux d'utiliser un moteur de recherche sur site avec un LLM hébergé dans le cloud (ou vice-versa).

1 Les données peuvent être segmentées : les données sensibles peuvent rester sur site pour répondre aux préoccupations en matière de protection de la vie privée, tout en tirant parti de l'informatique dématérialisée pour des calculs évolutifs sur des données non sensibles.

2 Les organisations peuvent réduire leurs dépenses à long terme en utilisant les ressources en cloud et sur site de la manière la plus rentable possible tout en augmentant leur capacité.

3 L'approche hybride offre la souplesse nécessaire pour s'adapter à l'évolution des besoins et à la croissance sans sacrifier le contrôle des données.

Est-ce que tout est pour le mieux ? Malheureusement, ce n'est pas le cas. La mise en œuvre et la gestion d'une solution hybride peuvent être coûteuses et complexes, car elles nécessitent une intégration et une coordination minutieuses entre les composants sur site et dans le cloud.

Comment choisir ?

La plus grande avancée des LLM par rapport aux approches précédentes est qu'ils facilitent et accélèrent la mise au point. En exploitant leurs connaissances internes et leurs capacités générales, ils nécessitent moins de données. Par conséquent, ils facilitent considérablement la prise en compte d'un large éventail de cas d'utilisation et accélèrent l'affinement des processus de l'entreprise.

Cependant, pour certaines tâches spécifiques, les LLM présentent des performances remarquables même sans données de formation préalables. Cela fait des LLM un choix exceptionnellement efficace pour les entreprises qui recherchent des solutions rapides et efficaces.

De nombreux fournisseurs proposent des solutions différentes : des services comme Microsoft Azure, par exemple, ont placé la barre plus haut pour les entreprises soucieuses de la propriété des données. Entre-temps, chez Artificialy, nous avons choisi d'offrir à la fois l'intégration de solutions tierces et notre propre LLM personnaliséun modèle multilingue que nous avons mis au point à partir de projets open-source et qui est hébergé entièrement sur site, idéal pour les cas d'utilisation où la confidentialité des données est obligatoire.

Le choix de la méthode de déploiement dépend en fin de compte des priorités uniques d'une organisation, y compris la confidentialité des données, les besoins d'évolutivité, les exigences de conformité et les considérations budgétaires. Il y a beaucoup de choses à garder à l'esprit et une stratégie bien pensée qui équilibre ces facteurs est nécessaire pour choisir une solution qui conduira à une mise en œuvre réussie et efficace.

- - -

Si vous vous demandez si vous pouvez tirer parti d'un LLM pour votre entreprise, cet article devrait vous avoir donné une bonne idée des options qui s'offrent à vous. À propos, un modèle linguistique large m'a aidé à rédiger cet article !

Dans notre prochain article, nous verrons plus en détail comment choisir parmi ces options et nous vous donnerons des exemples pratiques de la manière dont les entreprises s'y prennent. Suivez-nous sur Linkedin pour être averti de sa publication !

Nous sommes à portée d'e-mail, discutons-en ! Vous pouvez nous joindre à l'adresse suivante privategpt@artificialy.com et visiter le site web de notre entreprise www.artificialy.com

Cet article a été rédigé par Federico Magnolfi,
Ingénieur en Machine Learning chez Artificialy SA.