Large Language Models (LLMs) : définition, fonctionnement et formation

Comment les grands modèles de langage ont-ils évolué au fil du temps ?

Les grands modèles de langage trouvent leurs racines dans les années 1950, avec les premiers travaux sur les réseaux neuronaux artificiels, inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ces premiers modèles étaient encore rudimentaires et incapables de saisir pleinement la complexité du langage naturel. Cependant, dans les années 1980, les avancées en apprentissage automatique ont permis de créer des modèles capables d’analyser des séquences de mots, mais toujours de manière limitée.

L’évolution majeure est venue dans les années 2010, avec l’émergence du deep learning et des modèles transformateurs. En 2017, Google a introduit le modèle BERT, qui a révolutionné la compréhension du contexte des phrases. BERT a permis aux modèles de langage de traiter les mots en tenant compte de leur contexte global, rendant les réponses plus précises et nuancées.

Dans la foulée, OpenAI a lancé GPT-3 en 2020, un modèle basé sur des milliards de paramètres. GPT-3 a marqué un tournant en générant du texte de manière fluide et cohérente, même dans des contextes complexes. Aujourd'hui, avec des modèles comme GPT-4, les LLMs sont capables d'analyser des trillions de données et de produire des réponses d'une précision inégalée.

Quelles sont les cas d’applications populaires des LLMs ?

Aujourd'hui, les LLMs envahissent de nombreux secteurs et influencent profondément notre quotidien, que ce soit dans la santé, la finance ou l'éducation. En santé, ils peuvent analyser des dossiers médicaux pour améliorer le diagnostic des patients. Dans le secteur financier, les LLMs sont utilisés pour détecter les fraudes et automatiser des tâches complexes. En éducation, ils personnalisent l'apprentissage en créant des contenus adaptés aux besoins de chaque élève.

Vous avez sûrement déjà utilisé des applications qui s'appuient sur des LLMs sans même le savoir. Voici quelques exemples incontournables :

• GPT-4 (OpenAI) : Ce modèle vous permet d'interagir via des assistants conversationnels, générant des réponses adaptées à vos questions en fonction du contexte et de la situation.
• BERT (Google) : BERT vous aide à obtenir des résultats de recherche plus pertinents en comprenant mieux le contexte des mots dans une phrase. Il est également utilisé pour des tâches comme l'analyse de sentiment et la classification de texte.
• Jasper AI : Jasper s'appuie sur des LLMs et est une alternative à GPT, pour créer du contenu marketing personnalisé et automatiser la rédaction de textes adaptés à vos besoins spécifiques.

Qu'est-ce que le traitement et la génération de langage naturel dans les LLMs ?

Pour fonctionner et traiter efficacement les données, les LLMs reposent sur deux concepts clés : le traitement du langage naturel (NLP) et la génération du langage naturel (NLG).

• NLP (Traitement du langage naturel) : Le NLP permet à la machine de décortiquer et analyser le langage humain en identifiant la structure des phrases, le sens des mots dans leur contexte, et en capturant les relations entre eux. Concrètement, il peut comprendre le sentiment d'un texte (positif ou négatif), identifier des entités comme des noms propres ou des dates, et classer des documents. Le NLP est donc la clé pour permettre aux machines de comprendre ce qui est dit dans une phrase, mais il ne crée pas de contenu nouveau.
  
  
• NLG (Génération du langage naturel) : Le NLG prend le relais une fois que les informations sont comprises par le NLP. Il produit du texte en langage humain, en formulant des réponses, des résumés, ou des descriptions à partir des données analysées. Il peut par exemple générer des rapports automatisés ou rédiger des descriptions en langage clair, en imitant la manière dont un humain s'exprimerait.

Quelle est la technologie derrière les grands modèles de langage en IA ?

Après avoir compris comment les LLMs traitent et génèrent du texte grâce au NLP (traitement du langage naturel) et au NLG (génération de langage naturel), il est essentiel de comprendre les technologies sous-jacentes qui rendent ce processus possible. Ces technologies permettent aux LLMs d'analyser et de produire du langage humain de manière fluide et contextuelle, en s'appuyant sur des algorithmes sophistiqués.

• Réseaux neuronaux : Inspirés par le cerveau humain, les réseaux neuronaux sont constitués de neurones virtuels connectés entre eux, qui traitent l'information en plusieurs étapes ou "couches". Chaque couche identifie des motifs et des schémas dans les données qu'elle reçoit. Plus concrètement, ces réseaux permettent aux LLMs d'apprendre à repérer des relations complexes entre les mots et à saisir les nuances du langage. En simplifiant, on peut comparer cela au cerveau humain qui, à force de répétition, apprend à faire des associations entre les concepts.
  
  
• Deep Learning : Le deep learning, ou apprentissage profond, est une technique qui permet aux LLMs de traiter d'immenses quantités de données. C'est grâce au deep learning que les LLMs peuvent aller au-delà des simples associations de mots, pour comprendre les structures profondes et subtiles des données textuelles. Cela leur permet de constamment affiner leur compréhension du langage et d'améliorer leurs performances.
  
  
• Transformers : Les transformers sont un modèle avancé de deep learning qui repose sur un mécanisme d'auto-attention. Contrairement aux modèles traditionnels qui analysent les phrases de manière linéaire, les transformers sont capables de traiter plusieurs éléments d'une phrase en parallèle, quelle que soit leur position. Cette capacité permet aux LLMs d'analyser rapidement le contexte global d'une phrase et de comprendre les relations complexes entre les mots, rendant ainsi leurs réponses plus précises et nuancées.

Comment les LLMs s’entraînent-ils ?

Après avoir exploré les principes du traitement et de la génération du langage naturel, ainsi que les technologies qui les soutiennent, il est important de comprendre pourquoi les LLMs ont besoin de s’entraîner. Pour répondre de manière cohérente et pertinente, les LLMs doivent apprendre à partir de vastes quantités de données, et cet apprentissage se fait par un processus rigoureux en plusieurs étapes. L’entraînement est donc essentiel pour que ces modèles acquièrent et améliorent leur capacité à comprendre et générer du langage : 

1.  Pré-entraînement : Cette première étape consiste à exposer le modèle à d’énormes volumes de données textuelles provenant de sources diverses : livres, articles, forums, et autres ressources. Le LLM apprend ici les bases du langage humain, en repérant les structures de phrases, les relations entre les mots, et en construisant une "connaissance" générale. Cela lui permet de développer une compréhension globale du langage, sans pour autant être spécialisé dans un domaine précis.
   
   
2.  Fine-tuning (affinage) : Une fois le modèle pré-entraîné, il passe par une phase d’affinage pour être ajusté à des cas d’utilisation spécifiques. Par exemple, un LLM qui doit être utilisé dans le secteur médical sera affiné avec des données spécialisées dans ce domaine. Cette étape permet d'adapter le modèle à des contextes plus précis, en améliorant sa pertinence et sa précision dans des situations particulières.
   
   
3. Évaluation et amélioration continue : Après chaque phase d’entraînement, le modèle est testé et évalué pour s’assurer qu’il répond de manière optimale aux attentes. L’évaluation permet d’identifier les points à améliorer, et le modèle continue de s’affiner au fil du temps, soit par de nouvelles données, soit par des ajustements apportés par les ingénieurs. Ce processus d’amélioration continue garantit que le LLM reste performant et à jour.

LLMs vs Machine Learning traditionnel

Les LLMs (Large Language Models) se distinguent du machine learning traditionnel par leur capacité à traiter et générer du langage naturel de manière fluide. Contrairement au machine learning traditionnel, qui nécessite des modèles spécifiques pour chaque tâche (comme la classification ou la reconnaissance d'images), les LLMs sont entraînés sur d'énormes volumes de données textuelles, ce qui leur permet d'accomplir une variété de tâches linguistiques sans nécessiter de réentraînement pour chaque nouvelle application.

LLMs vs IA générative

L'IA générative englobe une catégorie plus large de modèles, y compris les LLMs, qui génèrent du contenu (texte, images, etc.). La différence est que les LLMs sont spécialisés dans la génération de texte en langage naturel, alors que l'IA générative peut inclure des modèles qui produisent d'autres types de contenus, comme des images (ex. DALL-E), de la musique ou des vidéos. Les LLMs sont donc une sous-catégorie spécifique de l'IA générative focalisée sur le langage.

Différence entre LLM et GPT

GPT (Generative Pre-trained Transformer) est un type spécifique de LLM développé par OpenAI. GPT est basé sur l'architecture transformateur et se distingue par sa capacité à générer du texte cohérent après un pré-entraînement sur une vaste quantité de données. En résumé, tous les GPT sont des LLMs, mais tous les LLMs ne sont pas des GPT. GPT est une implémentation particulière de cette technologie, connue pour son usage dans ChatGPT.

Quel est le meilleur LLM ?

Il est difficile de désigner un seul modèle comme étant le meilleur, car cela dépend de l'usage. Toutefois, GPT-4 de OpenAI est souvent considéré comme l'un des LLMs les plus performants pour les applications génératives, grâce à sa capacité à produire des réponses cohérentes et détaillées sur une large gamme de sujets. D'autres modèles comme BERT de Google sont plus spécialisés dans la compréhension du langage.

C'est quoi un paramètre LLM ?

Un paramètre dans un LLM correspond aux valeurs ajustées lors de l'entraînement du modèle pour qu'il puisse comprendre et générer du texte. Plus un LLM a de paramètres, plus il est capable de traiter des données complexes. Par exemple, GPT-3 contient environ 175 milliards de paramètres, ce qui lui permet d'analyser des contextes divers et de fournir des réponses nuancées et pertinentes.

Qu’est-ce qu’un Prompt Engineer ? 

Un Prompt Engineer est un expert dans la formulation de prompts pour des IA génératives comme les LLMs. Il sait structurer les requêtes de manière précise pour obtenir des réponses optimales de l'IA. Cette compétence, encore peu répandue, est recherchée dans de nombreux secteurs, car elle permet d'améliorer la productivité en tirant pleinement parti des modèles d'IA.