Les grands modèles de langage (LLM) sont des programmes d'intelligence artificielle qui comprennent et génèrent du langage, sur la base de vastes ensembles de données. Ils analysent les informations données par l'utilisateur pour produire une réponse cohérente. Ils peuvent être utiles pour générer du contenu, aider à la programmation, traduire, synthétiser des documents et créer des comptes-rendus. Orange Pro vous présente les avantages des LLM pour votre entreprise, mais aussi quelques points de vigilance à connaître.
Quelle est la définition du LLM ?
Les grands modèles de langage (LLM) sont des programmes d'intelligence artificielle qui reconnaissent et comprennent le langage humain. En réponse à une demande précise, ils peuvent non seulement générer des contenus écrits, mais aussi produire du code ou même créer des images ou du son.
Quelles sont les caractéristiques du LLM ?
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont des programmes d'Intelligence artificielle (IA) capables de reconnaître, de comprendre et de générer du texte ou d'autres contenus. Leur capacité à traiter le langage est le fruit d'un entraînement intensif sur de vastes ensembles de données, d'où le qualificatif de " grands ". Ces systèmes reposent sur l'apprentissage automatique (Machine Learning), qui utilise des " modèles transformateurs ", un type de réseau neuronal.
Plus simplement, un LLM est un programme qui, après avoir analysé un très grand nombre d'exemples (généralement des téraoctets de texte issu du Web), devient capable de saisir et de générer du langage humain. Les développeurs privilégient cependant des données bien structurées, soit des sources dites de " qualité " provenant de sites Internet reconnus, pour optimiser cet apprentissage.
À quoi sert un LLM ?
Les LLM peuvent servir à une multitude de tâches. La fonction d'IA générative leur permet de créer des textes cohérents et pertinents en réponse à des requêtes de l'utilisateur. ChatGPT ou Gemini (le LLM de Google) peuvent ainsi générer des textes variés, des compte-rendus aux essais théoriques, selon les besoins.
De plus, les LLM n'utilisent pas que des données textuelles. Ils sont capables de comprendre tout un ensemble de données complexe et volumineux, comme de la vidéo, de l'audio, des images ou même du code informatique. De ce fait, les LLM peuvent rédiger du code sur demande ou compléter des fragments de programmes, par exemple. Certains, comme DALL-E ou Suno.ia, sont aussi capables de générer des vidéos, des images ou de la musique.
Comment fonctionne un LLM ?
Les LLM fonctionnent grâce à une structure puissante, qui leur permet de comprendre le langage humain de manière efficace et de fournir une réponse cohérente aux requêtes de l'utilisateur.
Le découpage des données
Le processus débute par la tokenisation, une étape où les données (texte, image, son, etc.) sont découpées en petites unités, appelées " tokens ". Ces tokens peuvent être des mots, des parties de mots ou même des caractères, selon le modèle.
Chaque token est ensuite transformé en " embedding ", que l'on peut traduire par " plongement vectoriel ". Un embedding est une représentation numérique du token, sous la forme d'un vecteur qui regroupe les caractéristiques d'un mot, à la fois au niveau du sens (la sémantique) et de la forme (la syntaxique). Cela permet au LLM de comprendre la signification des mots dans un format mathématique qu'il sait manipuler.
La compréhension des données
Une fois les embeddings créés, le modèle utilise un mécanisme appelé attention pour comprendre comment les mots sont reliés entre eux. Grâce à ce mécanisme, le LLM va analyser les liens entre les différents tokens d'un même texte. Ce mécanisme d'attention est fondamental, car il aide le modèle à prendre en compte le contexte, à interpréter correctement le sens des mots, et à comprendre comment chaque mot influence les autres.
Ce processus de compréhension des données rend le LLM capable de générer des réponses ou du contenu. Il prévoit les mots suivants, en fonction de ceux déjà présents, et construit ainsi un contenu (textuel ou vidéo, par exemple) cohérent et pertinent, en réponse à la requête de l'utilisateur.
L'amélioration des réponses
Pour optimiser leurs performances sur des tâches précises, les LLM peuvent être améliorés grâce à deux techniques :
- Le fine-tuning, qui consiste à ajuster le modèle en lui faisant apprendre à partir d'un ensemble de données spécifiques. Ce procédé permet de le " modeler ", de le spécialiser pour un domaine ou un usage précis.
- L'apprentissage par renforcement, qui permet au LLM de s'améliorer progressivement, en recevant des récompenses pour les bonnes réponses et des pénalités pour les erreurs. Cela l'incite à produire des résultats de plus en plus pertinents et d'une qualité croissante.
Comment utiliser un LLM dans son entreprise ?
Les LLM peuvent être utilisés à des fins professionnelles pour différents usages, comme la création de contenus, la programmation, la traduction, la synthèse de documents ou la création de compte-rendus.
Générer des contenus
Les LLM peuvent vous donner des idées de contenus ou produire automatiquement des textes pour des articles de blog, des e-mails ou des descriptions de produits. Les grands modèles de langages peuvent aussi assister à la création de vidéos ou de contenus audio. On les utilise notamment pour créer des musiques de fond, des voix off ou des sous-titres.
Profiter d'une aide à la programmation
Les LLM peuvent générer du code pour diverses tâches, depuis des extraits simples jusqu'à des fonctions complexes, et accélérer ainsi le développement. Ces IA sont également capables d'identifier et de corriger des erreurs, d'optimiser des algorithmes existants ou de traduire du code d'un langage à un autre.
Traduire des contenus
Les LLM peuvent vous permettre de traduire vos échanges avec vos clients ou vos prestataires étrangers, autant par mail que lors d'appels ou de réunions. De plus, cette fonctionnalité peut servir à traduire intégralement votre site Web, ainsi que vos supports vidéo ou audio dans différentes langues, pour développer votre activité à l'échelle internationale.
Synthétiser des documents
Qu'il s'agisse d'un seul rapport volumineux ou de multiples fichiers, les LLM peuvent en extraire les informations clés, les idées principales et les conclusions essentielles en quelques secondes. Vous obtenez ainsi un résumé concis, pour faciliter la prise de décision, la préparation de réunions ou la veille informationnelle. Vos équipes peuvent ainsi se concentrer sur l'analyse et sur l'action plutôt que sur la compilation de données.
Obtenir des compte-rendus
Grâce à leur capacité à traiter et interpréter le langage, les LLM peuvent transcrire et synthétiser les réunions, les ateliers ou les formations en temps réel ou à partir d'enregistrements. Elles identifient les points clés, les décisions prises et les actions à mener, pour générer des synthèses structurées et complètes. Vous pouvez ainsi vous concentrer sur vos réunions sans devoir prendre de notes.
Quelles sont les limites des LLM, grands modèles de langage ?
Les LLM peuvent parfois générer des réponses entachées de biais, hérités des données qui les ont entraînés. La confidentialité des informations traitées est également une préoccupation majeure, notamment pour la protection des données sensibles. Par ailleurs, les coûts liés au développement et à l'exploitation de ces modèles peuvent s'avérer conséquents.
Enfin, malgré leurs capacités avancées, les LLM demandent toujours une supervision humaine pour garantir la pertinence et l'exactitude de leurs productions. La vigilance humaine reste, en effet, essentielle pour limiter les erreurs ou les informations inappropriées.