Qu’est-ce qu’un Large Language Model (LLM) ?

Depuis la fin de l’année 2022 et l’adoption généralisée de ChatGPT à l’échelle mondiale, les modèles linguistiques reposant sur l’intelligence artificielle générative suscitent un intérêt croissant, tant de la part du grand public que des entreprises. La popularité de ChatGPT a mis en lumière les possibilités étendues d’un Large Language Model, suscitant un engouement généralisé pour son utilisation et son intégration dans divers secteurs.

Qu’est-ce qu’un Large Language Model (LLM) ?

Un Large Language Model, LLM ou grand modèle de langage est un algorithme de deep learning capable d’accomplir différentes tâches liées au traitement du langage naturel (NLP). Ces modèles utilisent des architectures basées sur des transformateurs. Ils sont soumis à un entraînement intensif sur des ensembles de données colossaux. Leur entraînement a pour objectif d’amener le langage à reconnaître, traduire, prédire ou même générer du texte.

Comment fonctionne un LLM ?

Le fonctionnement d’un Large Language Model (LLM) repose sur des principes fondamentaux du Machine Learning et des architectures neuronales.

L’architecture d’un Large Language Model

Un LLM est construit sur une architecture de réseau neuronal profond, généralement basée sur des modèles transformers. Elle permet au modèle de traiter de grandes quantités de données textuelles de manière contextuelle. Les LLM se composent de plusieurs strates de réseaux neuronaux, collaborant avec les autres pour traiter le texte d’entrée et produire un contenu de sortie.

• Une couche d’embedding capture la signification sémantique et syntaxique et permet au modèle de comprendre le contexte. 
• La couche feedforward modifie les représentations initiales. Ses couches successives permettent de conceptualiser des abstractions de niveau supérieur.
• La couche récurrente interprète les mots du texte d’entrée de manière séquentielle.
• Enfin, le mécanisme d’attention autorise le modèle à se focaliser sur des parties spécifiques du texte d’entrée, les plus pertinentes pour accomplir sa tâche.

La phase de pré entraînement d’un Large Language Model

Avant d’être utilisé pour une tâche spécifique, le LLM passe par une phase de pré entraînement. Le modèle est exposé à une énorme quantité de données diverses, comme du texte, des images, des vidéos, de la parole. L’objectif est d’inculquer au modèle une compréhension approfondie des motifs, des relations et des nuances présents dans le langage humain.

Après le pré entraînement, le modèle peut être affiné pour des tâches spécifiques en l’entraînant sur des données spécifiques à la tâche. C’est le fine-tuning.

L’étape de paramétrage automatique

Dans un LLM, les paramètres du modèle, comme les poids entre les neurones, sont ajustés automatiquement pendant l’entraînement. 

Entraînement sur des données textuelles

Durant la phase d’entraînement, le modèle analyse de vastes ensembles de texte. Il génère du texte de manière itérative et ajuste ses paramètres pour minimiser les écarts entre ses sorties et les données d’origine.

À quoi sert un LLM ?

Un Large Language Model offre une multitude d’applications à travers divers domaines grâce à sa capacité à comprendre, générer et manipuler le langage naturel. 

• Pour l’extraction d’information sur le web : les LLM, comme ceux utilisés par Bing ou Google Search, récupèrent des informations sur le web, les résument et répondent à la requête sous forme de conversation. 
• Pour l’analyse des sentiments : ils peuvent permettre d’évaluer le sentiment exprimé dans des données textuelles. 
• Pour la génération de texte : ils alimentent l’IA générative et lui permettent la création de différents types de texte.
• Pour la génération de code : ils comprennent les structures linguistiques du code et peuvent en générer automatiquement des segments.
• Pour les chatbots : ils sont utilisés pour alimenter des chatbots et des systèmes d’IA conversationnelle, pour des interactions plus naturelles avec les utilisateurs.

Où trouve-t-on des Large Language Models et à quelles fins ?

La polyvalence des grands modèles de langage multiples leur permet de s’adapter à tous les secteurs d’activité. Dans la Tech, ils facilitent les réponses aux requêtes des moteurs de recherche ou encore assistent les développeurs dans la rédaction de code. Les équipes marketing les utilisent pour l’analyse des sentiments, pour générer rapidement des idées de campagnes, créer des textes ou d’autres contenus.

Les LLM ont également démontré leur capacité dans le secteur de la Santé et la recherche scientifique. Ils comprennent des concepts complexes comme les protéines, les molécules, l’ADN et l’ARN. Ils contribuent ainsi à la conception de vaccins, à l’identification de traitements médicaux, et à l’amélioration de la médecine préventive. Utilisés en tant que chatbots médicaux, ils facilitent l’admission des patients ou le diagnostic de base.

Entraînés sur de vastes ensembles de données spécialisés dans le juridique, les LLM sont une assistance précieuse pour les avocats ou les assistants juridiques par exemple. Ils sont également employés par les institutions bancaires pour détecter les fraudes, et ainsi renforcer la sécurité et la protection des comptes. Enfin, dans tous les secteurs, les LLM sont intégrés aux services client, sous forme d’un chatbot ou d’IA conversationnelle pour fournir une assistance constante et instantanée.

Quels sont les différents types de LLM et comment les distinguer ?

Les modèles de langage peuvent être catégorisés en différentes typologies, comme les modèles génératifs, les modèles basés sur le renforcement à partir du retour d’information humain (RLHF), et les modèles de récupération (Retrieval Based Models).

Les modèles génératifs

Les modèles génératifs sont capables de créer du texte de manière autonome. Ils apprennent à générer du langage en analysant de grandes quantités de données textuelles au cours de leur entraînement.

• GPT-4, d’OpenAI ;
• Nano GPT, sous licence Apache 2.0 ; 
• Llama de Meta ; 
• LitLlama, sous licence Apache 2.0 ; 
• GitHub Copilot ; 
• Google Bert Algorithm.

Les Modèles RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

Les modèles RLHF intègrent le renforcement à partir du retour d’information humain dans leur processus d’apprentissage. Ces modèles peuvent s’améliorer en recevant des commentaires humains sur la qualité de leur sortie. 

• ChatGPT d’OpenAI ; 
• Google Bard ; 
• Open Assistant, sous licence Apache 2.0.

Modèles de Récupération (Retrieval Based Models)

Les modèles de récupération se basent sur la recherche et la récupération d’informations déjà présentes dans un dataset. Ils associent une requête avec l’existant dans la base de données. C’est le cas des chatbots qui fournissent des réponses prédéfinies en fonction des similitudes avec les requêtes passées.

• ChatGPT Plus d’OpenAI ; 
• ColBERT, sous licence MIT ; 
• ToolFormer de Meta.

Quelques exemples de modèles de grand modèle de langage

Depuis l’avènement de l’IA générative, on a vu apparaître des centaines de modèles de langage, certains restant encore au stade de prototype. 

GPT d’OpenAI

Il se cache derrière toutes les versions actuelles de ChatGPT. Le langage propriétaire GPT-4 est sorti en mars 2023. Peu d’informations sur ses performances ont filtré. Selon les rumeurs, son architecture se composerait de plus de 100 milliards de paramètres. 

PaLM et Gemini de Google

Le géant du numérique a développé un puissant LLM, PaLM pour Pathways Language Model. La version PaLM 2 et ses 540 milliards de paramètres n’est disponible qu’à certains développeurs. Fin 2023, Google a dévoilé un nouveau modèle, Gemini, déployé sur Bard.

LLaMA, Large Language Model Meta AI

En 2023, le groupe Meta a également introduit son LLM propriétaire. Meta a également annoncé l’arrivée de LLaMA 2, gratuit, et open source, en partenariat avec Microsoft.

Megatron-Turing Natural Language Generation (MT-NLG)

MT-NLG s’appuie sur l’architecture du transformer Megatron. Produit de la coopération entre Microsoft et NVIDIA, il comprend 530 milliards de paramètres et le service est accessible via une API.

Quels sont les avantages d’un LLM ?

Grâce aux chatbots et assistants virtuels basés sur des modèles linguistiques, les entreprises peuvent offrir plus de services en continu à leurs clients. Une disponibilité et un service personnalisé qui contribuent à accroître la satisfaction des clients et à renforcer les relations positives avec la marque.

De plus, ces modèles linguistiques automatisent des processus dans divers domaines. Les employés peuvent ainsi se départir de tâches chronophages pour se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Grâce à leur capacité à traiter d’importantes quantités de données, ces modèles renforcent la précision des tâches de prédiction et de classification. Ils apprennent des schémas et des relations à partir des informations, améliorant ainsi continuellement leurs capacités de prédiction et de regroupement.

Quels sont les enjeux et défis associés aux Large Language Models ?

Si les performances des LLM sont impressionnantes, elles présentent également des défis importants. La fiabilité des modèles de langage est liée aux données textuelles d’entraînement. Comme ils assimilent les relations présentes dans les données d’apprentissage, il n’est pas exclu qu’ils enregistrent des informations erronées, des biais basés sur la race, le genre et le sexe, ou qu’ils utilisent un langage inapproprié et offensant.

De plus, chaque grand modèle de langage est limité par sa capacité mémoire, ne pouvant traiter qu’un certain nombre de jetons en entrée. Au-delà de ce nombre de jetons, le modèle ne peut plus réaliser les tâches demandées. Aux vues des investissements importants engendrés, l’accès au développement et à l’entraînement de ce type de modèle n’est envisageable que par de grandes entreprises disposant de ressources.

Ainsi, le projet Megatron — Turing de NVIDIA et Microsoft est estimé à un coût total proche de 100 millions de dollars. Des modèles tels que Megatron — Turing, sont construits sur des centaines de serveurs multi-GPU et consomment une quantité significative d’énergie. Ils engendrent ainsi une empreinte carbone considérable. Selon des études, l’entraînement de modèles comme Google BERT équivaut environ à un vol transaméricain.

Les LLM sont une avancée significative dans le domaine de l’IA, du Deep Learning et du traitement du langage naturel. Leur capacité à comprendre, générer et manipuler le langage ouvre des perspectives prometteuses dans de nombreux secteurs. En dépit de certains challenges, ces outils s’imposent comme des technologies clés pour l’avenir.