Les Large Language Models : L’Ère de la Compréhension Automatique du Langage

Une Révolution Technologique depuis 2022

Depuis l’année 2022, les Large Language Models (LLM) ont envahi notre paysage numérique. Des noms tels que GPT-4, Llama 2, ou encore Claude 2 sont devenus familiers, illustrant une révolution dans le domaine de la compréhension automatique du langage. Dans cet article, nous allons explorer en détail la technologie sous-jacente à ces LLM et leur mode de fonctionnement.

Les Géants derrière les LLM

L’essor des LLM a été grandement influencé par des acteurs majeurs tels qu’OpenAI et Microsoft. Avec le lancement de ChatGPT à la fin de 2022, la concurrence s’est rapidement mise en marche. Google a répondu avec Bard, Meta a libéré Llama 2 en open source, Amazon Web Service a déployé Bedrock, Anthropic a mis en ligne Claude 2, et le français Mistral a présenté Mistral 7B. Désormais, les LLM sont devenus une composante essentielle de notre univers numérique. Mais comment fonctionnent-ils exactement ? C’est ce que nous allons découvrir.

Comprendre les Large Language Models

Un Large Language Model (LLM), ou modèle massif de langage en français, est une architecture de réseau de neurones artificiels basée sur la structure des transformers. Conçu spécifiquement pour le Traitement Automatique des Langues (TAL) ou le Natural Language Processing (NLP), cette technologie de deep learning a vu le jour chez Google, qui l’a ensuite publiée en open source en 2017.

Les Fondements des Transformers

Le transformer, à l’instar d’un réseau de neurones récurrents (RNN), est conçu pour traiter des données séquentielles. Il permet à la machine d’apprendre automatiquement des séquences de données, sans nécessiter une programmation spécifique. Contrairement aux RNN, un transformer n’exige pas de traiter l’information de manière continue, en respectant l’ordre des éléments dans une séquence. Cette particularité permet aux modèles de type transformer de paralléliser les calculs pendant la phase d’entraînement, ce qui leur permet d’absorber d’énormes volumes de données d’apprentissage en un temps record.

Les Applications des LLM

Historiquement, les LLM étaient utilisés principalement pour la traduction et la synthèse de texte. Ils ont révolutionné les services de traduction en ligne en offrant une compréhension plus profonde du langage naturel. Contrairement aux anciens modèles basés sur les RNN, les LLM basés sur des transformers sont capables d’établir des liens sémantiques entre les mots, ce qui leur permet de produire des traductions et des synthèses plus fidèles au langage écrit ou parlé.

Les transformers ont également trouvé leur place dans d’autres domaines, tels que le traitement d’images. Certains modèles, comme ChatGPT, sont des exemples de transformers multimodaux capables de traiter à la fois du texte, des images et du son dans leurs réponses.

ChatGPT : Un Cas Particulier

Il est important de noter que GPT n’est qu’une des couches du modèle ChatGPT, qui comporte au total cinq couches distinctes. En amont, il utilise une couche d’embedding non supervisée pour convertir les mots en vecteurs. Ensuite, vient l’apprentissage auto-supervisé pour le traitement du langage, où résident la technologie des transformers et le LLM en tant que tel.

À ces deux premières couches s’ajoutent un mode d’entraînement supervisé, permettant au modèle d’apprendre à répondre aux questions à partir de vastes ensembles de données annotées. Cette étape vise à non seulement aligner les mots de manière sémantique (ce que font les transformers), mais aussi à gérer des scénarios plus complexes tels que la réponse à des questions, les conversations en mode chatbot, ou encore la synthèse de texte. Enfin, l’apprentissage par renforcement intervient, où les réponses générées par ChatGPT sont évaluées par des experts humains pour ajuster la pertinence des résultats.

Évaluer la Performance d’un LLM

Historiquement, la performance d’un LLM était souvent mesurée en fonction du nombre de paramètres qu’il possédait. Ces paramètres sont représentés par les connexions entre les différentes couches du réseau de neurones, ainsi que par les poids attribués à ces connexions par l’algorithme. Par exemple, le LLM GPT-4 de ChatGPT compte 1,7 trillion de paramètres, ce qui en fait l’un des plus vastes LLM jamais créés. Cependant, la taille et la complexité des LLM peuvent rendre leur utilisation coûteuse et difficile à adapter à des besoins spécifiques.

Mais la performance d’un LLM ne se résume pas uniquement à la quantité de paramètres. L’architecture globale du modèle joue également un rôle crucial. Par exemple, le modèle Claude 2 d’Anthropic, principal concurrent de GPT-4, ne compte que 200 milliards de paramètres, tandis que Mistral 7B n’en possède que 7 milliards. Pourtant, ces modèles parviennent à rivaliser en termes de performance, bien que certaines tâches plus complexes nécessitent encore des améliorations.

Les Alternatives au Réentraînement Complet

Il est possible de spécialiser un LLM sans avoir à le réentraîner entièrement. Deux méthodes sont couramment utilisées à cette fin. La première consiste à restreindre le domaine d’application du modèle à un champ spécifique pour lequel il est déjà entraîné, en utilisant des prompts spécifiques. La seconde méthode, appelée “génération augmentée de récupération” ou “retrieval-augmented generation” (RAG), permet d’injecter de nouveaux contenus dans la base de connaissances du modèle en utilisant des requêtes. Cette approche évite le réentraînement complet du modèle, lui permettant de générer des réponses en se basant sur les connaissances nouvellement injectées.

Conclusion

Les Large Language Models ont révolutionné la manière dont nous interagissons avec les technologies de traitement automatique du langage. Leur capacité à comprendre et à générer du texte de manière contextuelle ouvre de nombreuses possibilités dans des domaines tels que la traduction, la synthèse de texte, le traitement d’images, et bien plus encore. Cependant, il est essentiel de comprendre leur fonctionnement et de choisir le modèle adapté en fonction des besoins spécifiques, en tenant compte de facteurs tels que la taille, la performance et les alternatives au réentraînement.