Un guide simple des grands modèles de langage pour 2023

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L’intelligence artificielle est le mot de la saison, car toutes les organisations du monde entier s’en emparent. Mais pour que chaque élément de l’IA fonctionne correctement, ils doivent comprendre comment les humains parlent. C’est là qu’interviennent les grands modèles linguistiques, ou LLM en abrégé. 

Maintenant, vous vous demandez peut-être : que sont les LLM ? Considérez-le comme le composant qui aide Alexa ou Google à comprendre lorsque vous leur demandez quelque chose. Ils facilitent notre vie quotidienne et il est temps de mettre les LLM à l'honneur. 

Ce blog vous présentera les capacités des grands modèles linguistiques, et nous le garderons aussi simple que possible. Alors, sans perdre plus de temps, allons-y directement.

Que sont les grands modèles de langage ?

Que sont les grands modèles de langage

Les grands modèles linguistiques sont une combinaison de deux parties principales de l'intelligence artificielle, qui sont Traitement du langage naturel et apprentissage profond. Ils sont conçus pour reconnaître, comprendre, interpréter et créer des textes de type humain.

Comme tous les autres modèles d’IA, les LLM sont formés sur des volumes d’ensembles de données. Ces ensembles de données se composent de plusieurs langues, livres, pages de blog, articles et pages de sites Web, ce qui les aide à comprendre les complexités de chaque langue. 

Nous pensons que la plupart des gens ont entendu parler du célèbre Chat GPT et un peu sur la façon dont cela fonctionne. Eh bien, le logiciel OpenAI est un exemple de modèle de langage large ; si vous l’avez utilisé, vous saurez à quel point c’est un outil incroyable.

Cependant, avant de passer à autre chose, il est impossible de parler de LLM sans le terme « Transformer ».

Qu'est-ce qu'un transformateur dans les grands modèles de langage ?

Qu'est-ce qu'un transformateur dans les grands modèles de langage

Contrairement à la franchise The Transformers, celle-ci est unique. Ces transformateurs sont un type de réseau neuronal qui aide les grands modèles de langage à accomplir facilement des tâches difficiles. 

De plus, ils se composent de deux parties : un encodeur et un décodeur. Les deux parties permettent au transformateur d'analyser un ensemble de données complet ou de le diviser en parties plus petites pour détecter des modèles et produire des résultats.

Différence entre les grands modèles de langage et l'IA générative

Différence entre les grands modèles de langage et l'IA générative

Comme mentionné ci-dessus, le fameux Chat-GPT est un bon exemple de modèle de langage Large, mais c'est aussi un exemple d'IA générative. Alors, c'est quoi ? 

Eh bien, vous n’avez pas besoin de vous embrouiller davantage. Chat-GPT est à la fois une IA générative et un grand modèle de langage. La seule différence significative est que IA générative est comme le parent des LLM. 

Donc, si l’on s’en tient à cela, tous les grands modèles de langage sont des IA génératives.

Comment les grands modèles de langage sont formés

Comment les grands modèles de langage sont formés

Pour commencer, nous savons que ces modèles sont formés sur des ensembles de données massifs et doivent être saisis pour que les LLM fonctionnent. Mais ce processus comprend une série d’étapes. 

Étape 1: Collecte des données :

Connaître le type de données à collecter et où les trouver est très important dans la formation des LLM. Parce que les grands modèles linguistiques visent à produire des textes similaires à celui des humains. Ainsi, pour savoir comment nous, les humains, écrivons, les données peuvent provenir de sites Web, d'articles et de livres pour former de grands modèles de langage.

Étape 2 : Nettoyage des données :

Après avoir collecté les données, elles doivent être filtrées pour devenir un véritable ensemble de données de formation. Cela implique de supprimer les informations indésirables, telles que les caractères, les phrases incomplètes, etc. De plus, ces ensembles de données peuvent être divisés en morceaux plus petits appelés jetons et convertis dans un format avec lequel le modèle peut fonctionner.

Étape 3 : Création de la structure :

C'est le processus par lequel la structure, également connue sous le nom d'architecture du LLM, est créée. Nous voulons dire que le type de réseau neuronal est sélectionné, l'algorithme d'apprentissage profond à utiliser est décidé et d'autres facteurs informatiques sont finalisés à ce stade.

Étape 4 : Formation du modèle :

À ce stade, la méthode de formation et la formation proprement dite du LLM sont mises en œuvre. Par méthode, nous entendons soit l’apprentissage supervisé, soit l’apprentissage non supervisé. Les LLM sont formés par apprentissage supervisé car ils doivent savoir à quoi faire attention. Mais cela ne signifie pas que les grands modèles de langage ne peuvent pas être formés à l’aide d’un apprentissage non supervisé : ils le peuvent. Si vous n'êtes pas sûr de la signification de l'apprentissage supervisé et non supervisé, vous pouvez les consulter dans notre récent blog, « Guide du débutant sur l'apprentissage automatique ».

Étape 5 : Évaluation :

Après la formation LLM, il subit une série de tests et d'évaluations pour voir s'il est prêt à être utilisé dans des situations réelles. Ici, les résultats produits à partir d'un grand modèle de langage sont confrontés à des faits réels, ce qui déterminera s'il nécessite un réglage plus fin ou s'il est prêt à être déployé.

Étape 6 : Déploiement du modèle :

Après la phase de tests et d’évaluation, le LLM est enfin prêt à être utilisé. C'est là qu'il est intégré dans différentes applications et domaines.

Étape 7 : Mise à niveau du modèle :

Il s'agit de la dernière étape de la formation de grands modèles de langage. Ainsi, après le déploiement, il est encore possible de mettre à niveau le modèle, surtout si le LLM reçoit des retours négatifs.

Avantages des grands modèles de langage

Avantages des grands modèles de langage

Les applications des grands modèles de langage sont nombreuses ; par exemple, les chatbots d'assistant virtuel, le modèle GPT-3, Google BardAI, etc. Soulignons quelques avantages clés des LLM.

  1. Productivité accrue: Avec leur large application dans divers secteurs, les LLM sont connus pour augmenter la productivité et l’efficacité de leurs utilisateurs. En comprenant avec précision ce qui est saisi et en donnant les bons résultats en quelques minutes, cela les rend fiables.
  2. Capacité à continuer d’évoluer : C'est la raison pour laquelle les LLM sont si populaires en ce moment. Étant donné que le monde fonctionne grâce aux données et que l’apprentissage automatique s’améliore également, les grands modèles de langage mettront toujours à jour leurs informations actuelles avec les plus récentes. Et ce faisant, leur niveau de précision augmentera également.
  3. Large gamme d'applications : Comme mentionné précédemment, les LLM sont utilisés presque partout dans le monde. Ils aident à la traduction linguistique, à la rédaction de codes, de blogs et d'articles. En outre, ils contribuent également à donner un aperçu des données commerciales grâce à leur capacité à traiter de vastes ensembles de données.

Conclusion

conclusion

Les grands modèles linguistiques (LLM) allient parfaitement l'apprentissage en profondeur et le traitement du langage naturel. Avec la percée du Chat-GPT d'Open AI, le monde a vu ce que les LLM peuvent faire et attend la prochaine chose. Eh bien, nous pouvons affirmer sans aucun doute que les grands modèles de langage continueront d’évoluer pour se rapprocher des langues naturelles humaines. 

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Foire Aux Questions (FAQ)

Q1. Quelle est la véritable signification des LLM ?

Sa pleine signification réside dans les grands modèles de langage.

Q2. Que sont les grands modèles de langage ?

Ce sont des modèles conçus pour reconnaître, comprendre, interpréter et créer des textes de type humain.

Q3. Y a-t-il une différence entre l'IA générative et les LLM ?

L'IA générative est comme le parapluie, tandis que les LLM sont en dessous. Ainsi, tous les grands modèles de langage sont des IA génératives.

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