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LLM : c’est quoi ? Tout sur les IA de langage comme GPT, Claude, Gemini…

Les LLM ou Larges Modèles de Langage sont au cœur des outils d'IA génératives comme , ou Claude. Découvrez tout ce qu'il faut savoir sur ces systèmes, afin de mieux comprendre leur fonctionnement pour les maîtriser pleinement !

Nous assistons actuellement à une révolution : celle de l'intelligence artificielle générative. Cette technologie révolutionnaire permet de créer du texte, des images, du code informatique ou même des vidéos à partir de simples prompts.

Elle s'impose dans tous les domaines, de l'art à la finance en passant par la science ou le marketing, et fait l'effet d'un véritable tsunami dans le monde de l'entreprise.

Vous utilisez peut-être un ou plusieurs outils d'IA générative, dans le cadre de votre travail ou même à titre personnel… mais savez-vous vraiment comment fonctionne cette innovation ?

Aujourd'hui, nous vous proposons de découvrir plus en détail ce qui se cache derrière ce raz-de-marée numérique : les LLM, ou larges modèles de langage.

Qu'est-ce qu'un Large Modèle de Langage (LLM) ?

Au fil des siècles, des millénaires, les humains ont développé des langages oraux pour communiquer. Le langage est au cœur de toutes les formes de communications humaines et technologiques.

Il fournit les mots nécessaires pour transmettre des idées et des concepts. Dans le monde de l'IA, un modèle de langage occupe le même rôle en fournissant une base pour communiquer et générer de nouveaux concepts.

Les tout premiers modèles de langages sont apparus aux débuts de l'IA, avec Eliza créé en 1966 par le MIT.

D'abord entraîné sur un ensemble de données, le modèle utilise ensuite différentes techniques pour déduire les relations entre les mots pour ensuite enfin générer du nouveau contenu.

Aujourd'hui, on parle désormais des « LLM » ou larges modèles de langage entraînés sur d'immenses ensembles de plus d'un milliard de données.

Grâce à l'augmentation massive du nombre de données utilisées pour l'entraînement et l'inférence, ce type de modèle dispose de capacités radicalement supérieures.

Le LLM est donc l'évolution du modèle de langage classique, apparue en 2017 avec l'invention des réseaux de neurones de type Transformers par les chercheurs de Google.

Afin de comprendre comment les caractères, mots et phrases fonctionnent ensemble et s'enchevêtrent, les LLM utilisent le Deep Learning et l'analyse probabiliste des données non structurées.

Pour faire simple, un LLM est donc un programme informatique nourri avec suffisamment d'exemples pour devenir capable de reconnaître et d'interpréter le langage humain et d'autres types de données complexes.

De nombreux LLM sont entraînés sur des données collectées sur internet, à hauteur de plusieurs milliers ou millions de gigabytes de texte.

Néanmoins, la capacité du modèle à apprendre le langage naturel est aussi impactée par la qualité des échantillons de données. Voilà pourquoi les développeurs privilégient les datasets regroupant des données triées sur le volet.

Par la suite, les LLM sont entraînés via le fine-tuning ou le prompt-tuning qui visent à les optimiser pour des tâches spécifiques : interpréter des questions et générer des réponses, traduire du texte…

Ils sont capables de comprendre et de générer des réponses précises très rapidement, ce qui rend cette technologie applicable à une grande diversité de domaines…

Top 10 des LLM les plus populaires

Depuis le lancement de ChatGPT, les LLM ont le vent en poupe. De nombreuses entreprises et startups ont créé leurs propres modèles, et se livrent aujourd'hui une guerre sans merci pour dominer le marché. Voici 10 exemples parmi les plus populaires en 2024.

Lancé début 2023 par OpenAI, GPT-4 reste l'un des modèles de langage les plus puissants et polyvalents. Avec ses milliards de paramètres, il excelle dans la compréhension contextuelle et la génération de texte naturel.

Il est utilisé dans une variété d'applications allant de l'assistance virtuelle à la création de contenu, et est réputé pour sa précision et sa capacité à gérer des tâches complexes.

Anthropic Claude

La startup Anthropic, fondée par d'anciens employés d'OpenAI, a créé Claude. Ce LLM est connu pour ses performances exceptionnelles en matière de sécurité et d'éthique.

Il se focalise notamment sur des réponses sûres et alignées avec des principes moraux stricts, ce qui le rend idéal pour des applications sensibles où la sécurité des réponses est primordiale.

LLaMA

Développé par Meta, LlaMA se distingue par son efficacité et sa capacité à être entraîné sur des configurations matérielles moins puissantes tout en maintenant une performance élevée.

Il est souvent utilisé dans des contextes de recherche et des applications commerciales nécessitant une intégration facile et des résultats rapides.

Google PaLM 2

Créé par DeepMind, la branche IA de Google, PaLM 2 est réputé pour sa capacité à comprendre et à générer du texte en plusieurs langues et avec une précision élevée.

Il excelle dans la traduction, la génération de contenu multilingue, et la réponse à des questions complexes. C'est ce qui le rend précieux pour des applications globales.

Cohere Command R+

Spécialisé dans la compréhension et la génération de langage naturel, Command R+ met l'accent sur les applications en temps réel.

Il est largement utilisé dans les services de chat en direct, les systèmes de recommandation, et les outils d'assistance client grâce à sa rapidité et sa précision.

https://twitter.com/_StanGirard/status/1772023888211571197

Mistral 7B

Ce LLM français tire son épingle du jeu par son architecture optimisée pour une efficacité maximale avec un nombre de paramètres relativement faible (7 milliards).

Il offre une bonne performance pour des tâches générales, tout en étant plus accessible en termes de ressources informatiques nécessaires.

Grok

La startup xAI, fondée par Elon Musk, vise à créer une IA focalisée sur la quête de vérité. Le LLM Grok combine des capacités avancées de génération de texte avec une forte orientation vers l'intelligence artificielle générale (AGI).

Encore en cours de développement, il pourrait devenir à terme un assistant universel capable de comprendre et de répondre à un large éventail de tâches.

Google Gemini

Directement développé par Google, Gemini est principalement conçu pour des applications scientifiques et techniques.

Il excelle dans l'analyse de données, la génération de rapports techniques, et la réponse à des questions spécialisées. Ce LLM s'avère particulièrement utile dans la recherche et l'ingénierie.

Néanmoins, Gemini a suscité la controverse par son incapacité à représenter l'homme blanc de façon positive ou à remplacer des figures historiques par des personnes de couleur…

Copilot

Après avoir longtemps reposé sur les modèles OpenAI, Microsoft a créé son propre LLM : Copilot. Il est notamment intégré aux produits comme Microsoft Office et Azure.

Basé sur une architecture Transformer, il est conçu pour assister les utilisateurs dans diverses tâches liées à la productivité : rédaction de documents, création de présentations, génération de code informatique…

En outre, ses capacités d'apprentissage automatique lui permettent de s'adapter aux besoins spécifiques des utilisateurs et des entreprises.

Baidu Ernie

Même si le marché des LLM est largement dominé par les États-Unis, la Chine développe aussi ses propres modèles. L'un des plus populaires est Ernie (Enhanced Representation through Knowledge Integration), créé par le géant Baidu.

Ce LLM est spécialement conçu pour le traitement du langage naturel en chinois. Il est réputé pour son efficacité dans la compréhension du contexte linguistique complexe de cette langue et sa capacité à générer du texte de manière fluide et précise.

Il se distingue aussi par son intégration de connaissances et d'informations externes, ce qui lui permet de mieux comprendre et traiter des tâches exigeant une compréhension approfondie du monde réel.

On l'utilise dans diverses applications telles que la recherche d'informations, les systèmes de recommandation, les chatbots, et d'autres applications exigeant une analyse sophistiquée du langage chinois.

Ces 10 modèles sont à l'avant-garde de la technologie de traitement du langage naturel en 2024, avec des caractéristiques et des domaines d'application spécifiques qui répondent à des besoins très variés…

À quoi ça sert ? Quels sont les cas d'usage ?

Les LLM peuvent être entraînés pour effectuer une large variété de tâches de traitement du langage naturel, d'où leur popularité croissante.

L'un des cas d'usage les plus connus est sans aucun doute l'IA générative, et plus particulièrement la génération de texte.

Par exemple, le chatbot ChatGPT est basé sur le LLM GPT d'OpenAI. C'est ce qui lui permet de produire du texte quand on lui pose une question ou qu'on lui soumet un prompt.

Poésie, essais, dialogue… tout est possible ! L'IA peut générer n'importe quel type de texte grâce à son entraînement sur d'immenses volumes de textes.

Elle est également capable de résumer plusieurs pages, de réécrire ou de corriger un texte, ou encore de classifier et de catégoriser du contenu.

De même, il est possible d'utiliser les LLM pour l'analyse de sentiment afin de mieux comprendre l'intention d'un texte.

Par rapport aux anciennes technologies IA, les LLM sont également beaucoup plus doués pour tenir une conversation de manière naturelle avec un humain. Voilà pourquoi on assiste à l'émergence de nombreux chatbots comme ChatGPT.

Si un LLM est entraîné sur de multiples langages, il peut aussi traduire un texte très facilement. Ainsi, ChatGPT maîtrise plus de 80 langues.

Certains LLM entraînés sur du langage de programmation peuvent également écrire du code. Ils peuvent écrire des fonctions sur demande, ou même générer des logiciels et des sites web complets !

Les outils de génération d'images ou de vidéos reposent aussi sur les LLM, et ont été entraînés sur des associations de texte et d'images ou de vidéos.

Désormais, il existe également des robots humanoïdes entraînés sur des associations entre du texte et des démonstrations d'actions. Ceci leur permet d'effectuer des tâches manuelles à partir d'un prompt !

Parmi les autres cas d'usage, on peut citer l'analyse de sentiment, la recherche ADN, le service client, ou encore la recherche web.

De nombreux avantages, mais aussi des inconvénients

L'une des caractéristiques principales des LLM est leur capacité à répondre à des requêtes imprévisibles. Alors qu'un programme informatique traditionnel reçoit des commandes dans une syntaxe prédéfinie, ce type d'IA peut répondre au langage humain naturel.

Elle peut utiliser l'analyse de données pour répondre à un prompt ou à une question non-structurée d'une manière sensée. C'est un réel point fort, car il n'est pas nécessaire de manier un langage de programmation pour interagir.

De plus, les LLM peuvent servir de fondation pour des cas d'usage personnalisés. Un entraînement additionnel permet de créer un modèle ajusté pour répondre aux besoins spécifiques d'une organisation.

Leur flexibilité permet de les utiliser pour de nombreuses tâches différentes, et leurs performances élevées permettent de générer des réponses très rapidement.

À mesure que le nombre de paramètres et le volume de données d'entraînement augmentent, les LM sont de plus en plus précis et avancés.

Néanmoins, la fiabilité des informations fournies par les LLM dépend des données qu'ils ingèrent. S'ils sont entraînés sur de fausses informations, ils donneront de fausses informations en réponse aux requêtes des utilisateurs.

De plus, les modèles peuvent parfois « halluciner » : créer de fausses informations lorsqu'ils sont incapables de fournir une réponse exacte.

En outre, les applications basées sur les LLM peuvent avoir des bugs, comme n'importe quel logiciel, et donc présenter un risque de cybersécurité. Ces IA peuvent aussi être manipulées par des inputs malveillants, afin de fournir des réponses dangereuses de propager la désinformation…

Au fait, comment ça marche ?

Tout le monde utilise les LLM à travers des outils populaires comme ChatGPT, mais peu savent réellement comment cette technologie fonctionne…

Les LLM reposent sur le Machine Learning : une sous-catégorie d'IA qui consiste à nourrir un programme de larges volumes de données pour l'entraîner à identifier leurs caractéristiques sans intervention humaine.

Plus précisément, ces larges modèles de langage reposent sur le Deep Learning. Cette technique permet aux modèles de s'entraîner seuls, pour reconnaître des motifs et des distinctions sans l'aide des humains.

Toutefois, il est souvent nécessaire d'apporter des ajustements via le « fine-tuning » afin d'améliorer leur performance sur des tâches spécifiques.

Afin « d'apprendre », le Deep Learning utilise la probabilité. Par exemple, en analysant quelles séquences de mots apparaissent fréquemment dans une langue, un modèle peut déduire les combinaisons les plus probables de mots ou de phrases.

Cependant, un modèle ne se base pas sur une seule phrase pour tirer des conclusions. En analysant des milliards de phrases, il devient capable de prédire logiquement la fin d'une phrase incomplète ou de générer ses propres phrases.

Afin d'être capables d'apprendre via le Deep Learning, les LLM reposent sur des réseaux de neurones artificiels. Il s'agit d'un réseau de nœuds interconnectés qui s'envoient mutuellement des signaux, à l'instar des réseaux du cerveau biologique.

Ce « Neural Network » est composé de plusieurs couches : une couche d'entrée, une couche de sortie, et une ou plusieurs entre les deux. Chaque couche traite les informations et les passe à la suivante, mais uniquement si ses propres résultats dépassent un certain seuil.

Plus précisément, les LLM utilisent un type de réseau de neurones appelé Transformer, qui est particulièrement efficace pour comprendre le contexte linguistique.

Ces Transformers utilisent une technique appelée « self-attention » (auto-attention) qui leur permet de détecter les relations entre les différentes parties d'une séquence.

C'est particulièrement important pour comprendre le langage humain, très dépendant du contexte. Ils peuvent ainsi comprendre comment la fin d'une phrase est liée à son début et comment les phrases d'un paragraphe s'enchaînent.

Grâce à cette capacité, les LLM peuvent interpréter le langage humain, même lorsqu'il est vague ou mal structuré, et générer des réponses pertinentes et cohérentes. Ils « comprennent » en quelque sorte la sémantique puisqu'ils sont capables d'associer des mots ou des concepts en fonction de leur signification.

En somme, les LLM utilisent des réseaux de neurones avancés pour analyser et comprendre de vastes ensembles de données textuelles, leur permettant ainsi de générer du langage naturel de manière fluide et cohérente.

Les différents types de LLM

On distingue différents types de LLM. Chacun présente ses particularités, et répond à des besoins différents.

Les « zero-shot » sont des modèles généralisés, entraînés sur des corpus génériques de données leur permettant de donner des résultats relativement précis pour les cas d'usage généraux sans avoir besoin d'entraînement additionnel. On peut citer pour exemple GPT-3.

En revanche, un modèle zero-shot peut être fine-tuned via un entraînement additionnel pour être mieux adapté à un domaine en particulier. Par exemple, OpenAI Codex est un LLM dédié à la programmation basé sur GPT-3.

De leur côté, les modèles de représentation de langage utilisent le Deep Learning et les Transformers pour le traitement naturel du langage. C'est le cas de Google Bert.

Désormais, on assiste à l'émergence de LLM multimodaux : des modèles capables de traiter ou de générer non seulement du texte, mais aussi des images, de l'audio ou même des vidéos.

Dans cette catégorie, on retrouve GPT-4 ou encore Google Gemini. La multimodalité représente la prochaine étape de la technologie des LLM.

Le futur des LLM : à quoi s'attendre pour l'avenir ?

Pour l'heure, les LLM sont développés par des humains. Toutefois, dans un avenir proche, il est possible que les LLM se développent eux-mêmes.

Les prochaines générations de modèles seront de plus en plus performants et intelligents, et leurs cas d'usage vont continuer de s'étendre. Ils seront aussi de plus en plus accessibles et simples d'utilisation.

Les jeux de données d'entraînement vont eux aussi continuer de croître, mais seront mieux filtrés pour éviter les biais potentiels. On peut s'attendre à l'ajout de capacités de vérification des informations.

Cependant, grâce à une meilleure optimisation et de nouvelles approches, les LLM pourraient devenir plus performants malgré un temps d'entraînement et un volume de données réduits.

Par exemple, Llama 2 lancé en juillet 2023 a moins de la moitié des paramètres de GPT-3, mais se révèle plus précis.

Une autre direction possible pour le futur est l'apparition de LLM développés spécialement pour des industries spécifiques, afin de fournir des informations plus précises liées à leur domaine.

À plus long terme, l'objectif des entreprises de l'industrie de l'IA comme OpenAI est de parvenir à créer une AGI : une « intelligence artificielle générale » supérieure à l'intelligence humaine et dotée de sa propre conscience

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