Les grands modèles de langage (LLM) sont un type de modèle d'apprentissage automatique qui peut effectuer une variété de tâches de traitement du langage naturel (NLP), y compris la génération et la classification de textes, la réponse à des questions de manière conversationnelle et la traduction de textes d'une langue à l'autre.

Le terme "grand" fait référence au nombre de valeurs (paramètres) que le modèle peut modifier de manière autonome pendant l'apprentissage. Certains des LLM les plus puissants ont des centaines de milliards de paramètres.

Les LLM sont formés à partir d'énormes quantités de données et utilisent l'apprentissage auto-supervisé pour prédire le prochain mot d'une phrase en fonction du contexte environnant. Ce processus est répété encore et encore jusqu'à ce que le modèle atteigne un niveau de précision acceptable.

Une fois qu'un LLM a été formé, il peut être affiné pour une large gamme de tâches NLP , y compris :

• Construire des sites conversationnels chatbots ou callbot comme ChatGPT ou AlloBot.
• Générer des textes pour les descriptions de produits, les billets de blog et les articles
• répondre aux questions fréquemment posées (FAQ) et acheminer les demandes des clients vers le membre du personnel le plus approprié
• Analyser les conversations des clients à partir d'e-mails, feedbacks, de tickets, d'appels, de messages sur les médias sociaux... comme le fait AlloIntelligence .
• Traduire le contenu dans différentes langues
• Classer et catégoriser de grandes quantités de données textuelles pour un traitement et une analyse plus efficaces

À quoi servent les grands modèles linguistiques ?

Les grands modèles de langage sont utilisés pour les scénarios à faible ou à zéro coup, lorsque peu ou pas de données spécifiques au domaine sont disponibles pour former le modèle.

Les approches à faible ou à zéro coup exigent que le modèle d'IA ait un bon biais inductif et la capacité d'apprendre des représentations utiles à partir de données limitées (ou inexistantes).

Le processus de formation d'un Large Language Model implique

• Préparer des données textuelles pour les convertir en une représentation numérique qui peut être introduite dans le modèle.
• Attribution aléatoire des paramètres du modèle
• Introduire la représentation numérique des données textuelles dans le modèle
• Utilisation d'une fonction de perte pour mesurer la différence entre les résultats du modèle et le mot suivant dans une phrase.
• Optimisation des paramètres du modèle pour minimiser les pertes
• Répéter le processus jusqu'à ce que les résultats du modèle atteignent un niveau de précision acceptable.

Conclusion

En conclusion, les grands modèles de langage (LLM) ont révolutionné le domaine du traitement du langage naturel (NLP) en permettant aux machines d'effectuer un large éventail de tâches, notamment la génération, la classification et la traduction de textes. La quantité massive de données et les techniques d'apprentissage auto-supervisé utilisées pour former les LLM ont permis des percées dans le domaine de la compréhension et de la génération du langage. En continuant à développer et à affiner les LLM, nous pouvons nous attendre à voir apparaître des capacités et des applications encore plus impressionnantes à l'avenir.