L'impact des grands modèles de langage sur le NLP

Les grands modèles de langage (LLM) sont un type d'intelligence artificielle (IA) entraînés sur d'énormes quantités de données textuelles, incluant livres, articles, code et autres formes de texte. Les LLM peuvent ensuite être employés pour de nombreuses tâches, comme la génération de texte, la traduction, et la réponse à des questions.

Les progrès des LLM ont été remarquables ces dernières années. A partir de l'introduction du modèle BERT en 2018, améliorant significativement les LLM précédents, le domaine du traitement automatique du langage naturel (NLP) a connu des avancements rapides menant à des modèles d'IA plus puissants et capables.

Historique des avancées majeures des LLM

Les progrès des grands modèles de langage ces dernières années ont été extraordinaires. Nous allons examiner en détail chaque avancée majeure pour mieux en apprécier les contributions dans le domaine du NLP.

2018 : BERT

Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) était un modèle révolutionnaire introduit par Google AI en 2018. BERT utilisait l'architecture Transformer, lui permettant de traiter les données en parallèle plutôt que séquentiellement. Ce traitement parallèle permit à BERT d'apprendre des schémas complexes dans le langage et de comprendre le contexte des mots dans une phrase.

L'approche d'entraînement bidirectionnelle de BERT était une innovation majeure, lui permettant d'apprendre à la fois des contextes avant et après un mot donné, menant à une compréhension plus juste du texte. BERT est rapidement devenu populaire pour de nombreuses tâches de NLP, comme l'analyse de sentiments, les questions-réponses, et la reconnaissance d'entités nommées.

2019 : GPT-2

En 2019, OpenAI a publié la deuxième version du Generative Pre-trained Transformer (GPT-2). GPT-2 constituait un bond en avant considérable, avec une taille de modèle et une architecture bien plus puissantes que BERT. GPT-2 pouvait s'attaquer à de nombreuses tâches de NLP précédemment considérées comme difficiles voire impossibles, comme le résumé automatique, la traduction automatique, et la complétion de texte.

L'un des aspects les plus impressionnants de GPT-2 était sa capacité à générer du texte similaire à celui d'un humain, rendant parfois difficile la distinction entre le contenu généré par le modèle et celui rédigé par un humain. Cette capacité a soulevé des préoccupations sur les usages potentiellement néfastes de la technologie, conduisant OpenAI à retenir initialement la publication du modèle complet.

2020 : BART

En 2020, Facebook AI a introduit un nouveau type de grand modèle de langage appelé Bidirectional and Auto-Regressive Transformers (BART). BART combinait les meilleurs aspects de BERT et GPT-2, bénéficiant à la fois de l'apprentissage bidirectionnel et auto-régressif. Entraîné sur un jeu de données de texte et de code, BART excellait dans les tâches de NLP et de programmation.

L'approche hybride de BART lui permettait d'effectuer des tâches comme la question-réponse, le résumé automatique et la traduction avec une précision améliorée. Sa capacité à comprendre et générer du code l'a rendu particulièrement populaire dans les milieux de la recherche et de l'industrie.

2021-22 : GPT-3 et ChatGPT

En 2021, OpenAI a publié la troisième version du Generative Pre-trained Transformer (GPT-3), encore plus performante que GPT-2. Avec ses 175 milliards de paramètres, GPT-3 était capable d'effectuer des tâches auparavant jugées impossibles pour des modèles d'IA, comme composer de la poésie, écrire du code, et même concevoir de simples pages web.

Les capacités de génération de texte similaire à l'humain de GPT-3 ont encore été affinées, en faisant un outil inestimable pour diverses applications comme la génération de contenu, l'assistance à la programmation, et plus encore. Malgré les préoccupations éthiques entourant ses usages potentiellement néfastes, le lancement de ChatGPT (initialement basé sur GPT 3.5) a démontré l'énorme potentiel des grands modèles de langage pour transformer l'interaction homme-machine.

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En 2023 et au-delà, les progrès des LLM ont continué avec l'introduction de modèles encore plus grands et plus puissants que GPT-3. Capables de tâches de plus en plus complexes telles que la création de formes diverses de contenu créatif, la traduction de langues et la réponse à des questions de manière informative, ces modèles ont le potentiel de révolutionner la manière dont nous interagissons avec les ordinateurs et de créer des applications plus naturelles et plus conviviales que jamais.

L'importance croissante des modèles multimodaux

Alors que les grands modèles de langage continuent de progresser rapidement en termes de capacité et d'échelle, il y a un intérêt croissant pour le développement de modèles multimodaux capables de comprendre et de générer non seulement du texte, mais aussi des images, de l'audio et de la vidéo. Ces modèles visent à permettre des expériences homme-IA plus riches et plus engageantes en intégrant plusieurs types de données.

Par exemple, Constitutional AI d'Anthropic utilise des retours en langage naturel pour aider à aligner le comportement du modèle avec les valeurs humaines. Leur technique incite les gens à fournir des commentaires sur le texte généré par le modèle, qui sont ensuite utilisés pour mettre à jour le modèle. En incorporant des commentaires en plus des données traditionnelles en langage, Constitutional AI vise à rendre les modèles plus utiles, inoffensifs et honnêtes.

D'autres entreprises comme OpenAI et DeepMind explorent la manière d'appliquer des techniques d'alignement similaires à des agents multimodaux capables de percevoir et de répondre à l'aide de différents médias. Par exemple, un assistant virtuel pourrait communiquer à l'aide de la parole, du texte et de composants visuels à l'écran, son comportement étant aligné sur les valeurs humaines grâce à des commentaires sur l'une ou l'autre de ces modalités, voire sur toutes.

Les modèles génératifs multimodaux peuvent également être utilisés pour l'augmentation de données afin d'améliorer les performances sur les tâches en aval. Par exemple, un modèle comme DALL-E qui génère des images à partir de descriptions de texte pourrait être utilisé pour produire des données d'entraînement supplémentaires pour les modèles de classification d'images. Les images générées seraient implicitement étiquetées par le texte utilisé pour les créer, réduisant ainsi le besoin d'annotation de données manuelles.

Cependant, le développement et l'application de modèles multimodaux introduisent également des défis quant à la manière d'évaluer, de gouverner et d'assurer le développement responsable de systèmes ayant une plus grande gamme de comportements et d'effets 1. Si les modèles peuvent comprendre et générer une parole, un texte, des images, des vidéos et plus encore semblables à ceux d'un être humain, leurs opportunités d'impact sont bien plus grandes, positives ou négatives.

Dans l'ensemble, les modèles multimodaux sont un domaine de recherche actif qui présentent de nouvelles possibilités passionnantes pour la création d'interfaces et d'applications homme-IA ainsi que de nouvelles préoccupations quant à leur avancement. En incorporant plusieurs types de données, ces modèles peuvent atteindre de nouveaux niveaux de nuances, de personnalisation et de contexte qui pourraient améliorer les technologies d'assistance, le contenu personnalisé, les outils de création et bien plus encore. Cependant, leur complexité accrue nécessitera de nouvelles techniques pour les maintenir alignés sur les valeurs et les priorités humaines. Les progrès dans les modèles multimodaux sont sur le point de changer la manière dont nous construisons et interagissons avec l'IA, pour le meilleur ou pour le pire ; veiller à ce que ces progrès bénéficient et respectent l'humanité pourrait être l'un des plus grands défis du développement de l'IA avancée.

L'impact des modèles de langage open source

L'un des facteurs clés propulsant le progrès rapide des LLM est le développement de modèles de langage open source. Ces LLM, publiés sous des licences open source, peuvent être téléchargés et utilisés par n'importe qui sans paiement. Les modèles de langage open source gagnent en popularité, car ils permettent aux chercheurs et aux développeurs d'expérimenter de nouvelles idées et applications tout en contournant les coûts de licence.

Hugging Face, une entreprise dédiée à rendre les modèles de langage open source plus accessibles et conviviaux, a joué un rôle significatif dans ce développement. Ils fournissent une pléthore d'outils et de ressources pour travailler avec des modèles de langage open source, tels qu'une bibliothèque de modèles pré-entraînés, un framework pour le fine-tuning de modèles, et une application web pour la génération de texte et la traduction de langues.

Bien que l'utilisation de modèles de langage open source en soit encore à ses débuts, leurs applications potentielles sont vastes. À mesure que ces modèles continuent d'évoluer, on peut s'attendre à ce qu'ils soient utilisés de multiples façons. Certaines applications potentielles des modèles de langage open source comprennent :

• Chatbots - Des chatbots plus naturels et engageants peuvent être créés en utilisant des modèles de langage open source. Ils peuvent servir à diverses fins telles que le service client, l'éducation et le divertissement. Ces bots peuvent comprendre des requêtes complexes et répondre de manière utile grâce aux connaissances et capacités linguistiques de modèles comme GPT-4.
• Assistants virtuels - Ces modèles peuvent être utilisés pour développer des assistants virtuels plus utiles et informatifs que les offres actuelles. Ils peuvent aider les utilisateurs dans des tâches comme la planification de rendez-vous, la recherche d'informations et le contrôle d'appareils domotiques par commande vocale. Les assistants virtuels joueront un rôle croissant dans la vie quotidienne à mesure qu'ils deviennent plus intelligents grâce aux LLM open source.
• Générateurs de contenu - Les modèles de langage open source peuvent créer un contenu plus engageant et informatif que le contenu existant. Ce contenu peut servir diverses fins, comme des articles d'information, billets de blog, contenus de réseaux sociaux et documents marketing. Les modèles actuels comme GPT-4 ont montré des premiers succès dans la génération de texte court, et les progrès continus pourraient mener à des systèmes capables de produire des contenus longs plus complexes.

Conclusion

Les progrès rapides des grands modèles de langage ont ouvert de nouvelles possibilités pour le NLP. Cependant, sans plateformes rendant ces modèles accessibles et utiles, leur puissance resterait hors de portée de la plupart.

Chez Lettria, nous pensons que l'IA et ses bénéfices doivent être accessibles à tous, pas uniquement à des experts techniques. Notre vision est d'habiliter les organisations de toutes tailles et types avec des capacités NLP de pointe grâce à une solution intuitive et visuelle.

Nous avons intégré les dernières open source de modèles de langage dans notre manière de travailler, la manipulation de la complexité et des experts en la matière peuvent se concentrer sur les tâches qui leur importent le plus. Notre technologie propriétaire AutoLettria permet à de petits modèles BERT spécialisés d'atteindre les performances de grands modèles avec moins de ressources de calcul, réduisant les coûts et l'empreinte environnementale.

En abstraitant la complexité technique et en optimisant les modèles de pointe pour un objectif donné, Lettria donne aux entreprises une longueur d'avance dans leur parcours IA. Les équipes peuvent démarrer rapidement avec une rampe d'accès facile, puis personnaliser et monter en puissance selon leurs besoins sans se retrouver enfermées dans une boîte noire. Notre interface collaborative et visuelle fait de la mise en place d'IA un voyage que les entreprises vivent ensemble, et non une destination solitaire semée d'embûches.

L'avenir de l'interaction homme-IA dépend de systèmes capables de comprendre, générer, traduire et analyser le langage avec une aisance digne de l'humain. Lettria ouvre la voie vers cet avenir. Découvrez notre approche ou réservez une démo pour commencer à collaborer avec une IA sur-mesure adaptée à vos besoins.

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