Les LLM sont à la croisée des chemins, et Lettria aide les utilisateurs à trouver la voie à suivre

Le monde de l'IA a connu d'énormes progrès dans le développement de grands modèles de langage (LLM) - des réseaux neuronaux capables de comprendre, de générer et de raisonner sur le langage humain. Des modèles tels que le GPT-4 d'OpenAI contiennent des milliards(voire des trillions) de paramètres et ont atteint des performances de niveau humain dans diverses tâches de traitement du langage naturel (NLP) telles que la génération de texte, la traduction automatique, la réponse à des questions, et bien d'autres encore.

La montée en puissance des LLM a suscité beaucoup d'enthousiasme et d'investissements dans le domaine de l'intelligence artificielle. Leur capacité à comprendre et à générer des langages complexes semblait presque magique lorsqu'ils ont été dévoilés pour la première fois. Toutefois, ces modèles posent également de réels problèmes, notamment en termes de partialité et de manque de transparence, de coûts environnementaux élevés, de menaces pour la vie privée et la sécurité, et de limites dans la généralisation à de nouveaux domaines.

Les LLM analysent d'énormes ensembles de données textuelles afin de détecter des modèles linguistiques. De plus en plus volumineux et gourmands en données, ils nécessitent d'énormes ressources informatiques pour la formation et le déploiement, ce qui consomme d'énormes quantités d'énergie et augmente les émissions de carbone. Ils amplifient également les biais et les défauts contenus dans leurs données d'apprentissage et peinent à appliquer les connaissances acquises dans un domaine à d'autres domaines. Malgré leurs capacités impressionnantes, nous sommes encore loin de développer des LLM dotés d'une intelligence aussi large et flexible que celle des humains.

Notre vision pour répondre aux défis des LLMs

"En utilisant des modèles plus petits et ciblés, en gérant soigneusement les données d'entraînement, en fournissant des graphes de connaissances structurés et en offrant une plateforme sans code facile à utiliser, nous rendons les LLM plus adaptés et plus utiles pour les organisations de toutes tailles. Nous pensons pouvoir orienter les LLM dans une direction qui n'est pas seulement bénéfique pour les plus grands acteurs de la technologie, mais aussi pour les entreprises, les développeurs et la société dans son ensemble. L'avenir des LLM est à la fois passionnant et incertain ; chez Lettria, nous visons à exploiter leurs possibilités d'une manière responsable et qui favorise le progrès dans le monde réel." - Charles Borderie, PDG de Lettria

Les défis des LLM aujourd'hui

Impact sur l'environnement

La formation et l'exécution de grands modèles linguistiques consomment une quantité massive d'énergie et contribuent de manière significative aux émissions de gaz à effet de serre, ce qui peut avoir un impact négatif sur l'environnement. Cette question a fait l'objet d'une attention particulière ces dernières années, certains chercheurs estimant que la formation d'un grand modèle linguistique peut émettre autant de CO2 que la conduite d'une voiture pendant un an. Pour résoudre ce problème, Lettria a développé AutoLettria, qui permet d'entraîner des modèles plus petits capables de surpasser les LLM dans des tâches spécifiques telles que la classification multi-labels. Ces petits modèles peuvent fonctionner sur des serveurs beaucoup plus petits, ce qui réduit la consommation d'énergie et l'impact sur l'environnement.

Biais

Les modèles linguistiques sont formés sur des ensembles de données volumineux, qui peuvent contenir un langage biaisé, ce qui conduit à des résultats biaisés. Cela peut perpétuer et renforcer les inégalités systémiques. Pour relever ce défi, Lettria gère les ensembles de données d'entraînement et fournit une précision claire sur les performances pour chaque étiquette, ainsi qu'une explication des modèles. Ce faisant, Lettria vise à fournir des résultats non biaisés et à réduire le risque d'inégalités systémiques.

Confidentialité et sécurité des données

Les modèles linguistiques de grande taille nécessitent de grandes quantités de données, ce qui peut susciter des inquiétudes quant à la confidentialité et à la sécurité des données. Dans certains cas, de grands modèles linguistiques ont été utilisés pour extraire des informations sensibles d'ensembles de données publiques. Pour résoudre ce problème, Lettria permet la formation et le déploiement de modèles sur des clouds privés, ce qui permet aux utilisateurs de garder un contrôle total et de se conformer au GDPR.

Manque de bon sens

Bien que les grands modèles de langage aient considérablement progressé dans le traitement du langage naturel, ils n'ont toujours pas le bon sens et les capacités de raisonnement que possèdent les humains, ce qui entraîne parfois des réponses absurdes ou inappropriées. Pour faire face à cet obstacle, Lettria utilise un site graphe de connaissances pour fournir des informations structurées, permettant aux utilisateurs d'accéder aux informations et d'appliquer leur propre raisonnement. Ce faisant, Lettria vise à fournir des réponses plus précises et plus appropriées.

Limites dans le traitement des situations rares ou imprévues

Les modèles linguistiques formés sur des données existantes peuvent avoir du mal à gérer des situations rares ou inédites. En effet, ils sont formés sur un site dataset fixe et peuvent ne pas avoir la capacité de s'adapter à des scénarios nouveaux ou inhabituels. Pour répondre à ce problème, Lettria propose des solutions innovantes telles que la classification "zero-shot" et l'enrichissement de l'ontologie, permettant aux utilisateurs de traiter plus efficacement les situations rares ou inédites.

Accessibilité

La formation et l'exécution de modèles de langage de grande taille peuvent nécessiter d'importantes ressources informatiques, ce qui les rend inaccessibles à de nombreux chercheurs et développeurs qui n'ont pas accès à de telles ressources. Pour résoudre ce dilemme, Lettria fournit une plateforme sans code qui permet aux experts commerciaux d'accéder à ces technologies et de les intégrer dans leurs outils d'analyse de texte sans avoir besoin d'une expertise technique.

Tirer parti des LLM

Malgré ces défis et ces limites, Lettria reconnaît la valeur des LLM et vise à tirer parti de leurs capacités pour fournir des solutions innovantes à diverses industries.

• Pour enrichir les données de nos clients, nous pouvons utiliser les LLM pour générer des données de formation si le client n'a pas étiqueté suffisamment de données. Il peut s'agir d'un service précieux que nous offrons à nos clients.
• Les LLM peuvent être utilisés pour la classification à partir de zéro afin d'accélérer le processus d'annotation.
• Pour les utilisateurs qui ne disposent que de données brutes et d'aucun plan de classification, nous pouvons importer leurs données dans la plateforme et utiliser les LLM pour générer un plan de classification.
• Les LLM peuvent également être utilisés pour enrichir l'ontologie en détectant de nouveaux attributs, relations ou classes.
• Enfin, pour notre équipe data science , les LLM peuvent être utilisés pour étiqueter automatiquement des ensembles de données de pos-tag, de sentiment et de désambiguïsation avec un taux de précision assez bon.

Comme vous pouvez le constater, Lettria occupe une position unique dans ce domaine. Si nous n'avons pas les ressources nécessaires pour rivaliser avec les grands acteurs dans la construction de LLM massifs, nous avons l'expertise nécessaire pour exploiter ces modèles d'une manière plus accessible, plus éthique et plus durable. En utilisant des modèles plus petits formés à des tâches spécifiques, en gérant des ensembles de données d'entraînement pour éviter les biais, en garantissant la confidentialité et la sécurité des données, en utilisant des graphes de connaissances pour fournir des informations structurées et en offrant une plateforme sans code pour que les experts commerciaux puissent accéder à ces technologies, nous pouvons rendre les LLM plus accessibles et plus utiles à un plus grand nombre de personnes.

En outre, Lettria peut exploiter les LLM pour améliorer ses propres capacités data science . En utilisant les LLM pour l'enrichissement des données, la classification zéro-shot, la modélisation des sujets, la gestion des ontologies et l'étiquetage des textes, nous pouvons accélérer notre temps de retour sur investissement et améliorer notre précision. Nous pouvons également offrir ces capacités à nos clients, ce qui leur permet d'exploiter la puissance des LLM dans leurs propres projets data science .

Conclusion

Il est clair que les grands modèles de langage ont permis des avancées remarquables dans le traitement du langage naturel, de la traduction automatique à la réponse aux questions en passant par la génération de textes. Cependant, ils posent également de réels problèmes en matière de partialité, de respect de la vie privée, de durabilité et autres, qui doivent être résolus afin de garantir leur développement et leur application de manière responsable.

À l'adresse Lettria, nous pensons que les LLM peuvent être à l'origine de nouvelles innovations dans le domaine de l'IA si nous sommes prêts à nous attaquer de front à ces défis et à ces limites. Bien que nous ne disposions pas des ressources nécessaires pour rivaliser avec les plus grandes entreprises technologiques dans la construction de modèles massifs, nous possédons l'expertise nécessaire pour exploiter les LLM d'une manière éthique, accessible et efficace. En utilisant des modèles plus petits et ciblés, en gérant soigneusement les données d'entraînement, en fournissant des graphes de connaissances structurés et en offrant une plateforme sans code facile à utiliser, nous rendons les LLM plus adaptés et plus utiles pour les organisations de toutes tailles.

Notre objectif est d'orienter les LLM dans une direction qui ne soit pas seulement bénéfique pour les plus grands acteurs de la technologie, mais aussi pour les entreprises, les développeurs et la société dans son ensemble. L'avenir des LLM est à la fois passionnant et incertain ; à l'adresse Lettria, nous sommes convaincus que nous pouvons exploiter leurs possibilités d'une manière responsable et qui favorise le progrès dans le monde réel.