Notre point de vue sur les grands modèles linguistiques pour l'analyse de texte

Ces derniers mois, les modèles d'IA génératifs et les grands modèles de langage (LLM) tels que le GPT-4 d'OpenAI ont permis d'améliorer considérablement les capacités de traitement du langage naturel (NLP). Grâce à leur capacité à comprendre le contexte linguistique et à générer du texte semblable à celui d'un humain, ces modèles d'IA ont ouvert de nouvelles opportunités aux entreprises pour obtenir des informations à partir de leurs données textuelles. Cependant, le fait de se fier uniquement aux LLM présente également des inconvénients importants, notamment des coûts élevés, des risques de sécurité et un impact environnemental négatif.

Chez Lettria, nous travaillons avec des entreprises de tous les secteurs pour créer des solutions NLP personnalisées. Alors que nous intégrons les LLM à certaines étapes de notre pipeline, telles que le nettoyage et l'enrichissement des données, nous pensons que le développement de vos propres modèles adaptés à vos besoins constitue l'approche la plus durable pour la plupart des entreprises. Notre plateforme utilise une méthodologie hybride, conçue pour tirer parti des LLM et des modèles d'IA génératifs là où ils excellent, tout en concentrant nos ressources sur la création de modèles spécialisés pour les tâches d'analyse et de prédiction de base.

Par exemple, l'un de nos clients n'avait jamais créé de modèle de PNL auparavant, son équipe n'avait ni l'expertise technique ni les ressources nécessaires pour le faire à partir de zéro. Ils avaient prévu de s'appuyer sur un LLM prédéfini, mais ont constaté que les coûts liés à son exploitation à l'échelle de leur volume de données leur représenteraient un dépassement de plusieurs milliers de dollars du budget. En utilisant notre plateforme, ils ont pu tirer parti d'un LLM pour étiqueter et enrichir un sous-ensemble de leurs données avant de créer leur propre modèle d'analyse des sentiments, investissant ainsi des centaines de dollars de moins que prévu. Cette approche hybride leur a permis de bénéficier du meilleur des deux mondes : la puissance des LLM associée à l'accessibilité et à la maîtrise de la création de leur propre modèle.

LLMs pour l'analyse de texte

Principaux problèmes liés à ces modèles d'IA

Les LLM ont permis d'énormes avancées pour la PNL, mais ils présentent également des inconvénients importants :

• Coûts élevés : Les LLM nécessitent une énorme puissance de calcul pour s'entraîner et fonctionner, ce qui se traduit par des coûts élevés en termes de matériel, de logiciels et d'impact environnemental. Pour les petites entreprises, ces coûts peuvent constituer un obstacle à l'accès aux fonctionnalités de la PNL.
• Risques liés à la confidentialité et à la sécurité des données : Les LLM sont formés sur des ensembles de données volumineux qui peuvent contenir des informations sensibles, ce qui les rend vulnérables aux fuites de confidentialité des données et aux attaques contradictoires. Il existe également un risque de biais indésirable ou de logique défectueuse dans leurs sorties.
• Impact environnemental négatif : L'informatique requise pour les LLM repose largement sur les combustibles fossiles et met à rude épreuve les ressources énergétiques. La formation d'un seul LLM peut émettre autant de CO2 que la conduite d'une voiture pendant des années.

Créez votre propre PNL

Pourquoi créer votre propre PNL ?

Chez Lettria, nous pensons que la création de vos propres modèles de PNL adaptés à vos besoins est l'approche la plus durable et la plus rentable pour la plupart des entreprises. Le développement de modèles spécialisés en interne présente plusieurs avantages clés :

• Contrôle et transparence : Vous disposez d'un contrôle et d'une visibilité complets sur le fonctionnement de vos modèles, à l'aide de données et de méthodologies adaptées à vos besoins. Cela permet l'explicabilité et réduit les biais indésirables.
• Confidentialité et sécurité des données : Le fait de conserver les modèles et les données en interne limite l'exposition aux informations sensibles. Vous pouvez également mettre en œuvre des pratiques et des contrôles de sécurité robustes adaptés à vos besoins. Le déploiement sur une infrastructure privée plutôt que de s'appuyer sur des services de cloud public vous permet de mieux contrôler la confidentialité et la gouvernance des données.
• Économies de coûts : Le développement de modèles ciblés nécessite moins de ressources informatiques que l'exécution d'un LLM prédéfini étendu, ce qui permet de réduire les coûts liés au matériel, aux logiciels et à l'impact environnemental.
• Flexibilité : Les modèles personnalisés peuvent être adaptés et reformés au fur et à mesure de l'évolution de vos besoins, afin de garantir qu'ils continuent à atteindre vos objectifs commerciaux de manière optimale.
• Explicabilité : Les modèles personnalisés fournissent des informations sur leur précision sur chaque étiquette ou catégorie, ce qui permet de les expliquer. Le passage à un modèle d'apprentissage supervisé vous permet d'obtenir un taux de précision clairement quantifié pour chaque classification. Les LLM offrent une explicabilité plus limitée de leurs résultats et de leurs prévisions.
• Confidentialité des données : Les données sensibles peuvent rester en interne plutôt que de dépendre d'une infrastructure de cloud public. Le déploiement de modèles sur votre propre cloud privé ou vos propres serveurs permet un contrôle total et une conformité aux réglementations telles que le RGPD.
• Explicabilité : Quantifier la précision de vos résultats Pour de nombreux cas d'utilisation de la PNL, en particulier ceux impliquant des données ou des décisions sensibles, l'explicabilité est cruciale. Lorsque vous utilisez un LLM prédéfini, il peut être difficile de déterminer exactement la précision de ses résultats pour chaque catégorie ou classification.

Les modèles personnalisés formés à partir de vos données fournissent toutefois des mesures de précision claires pour chaque étiquette. Le passage à un modèle d'apprentissage supervisé vous donne un taux de précision quantifié pour chaque résultat, ce qui permet de l'expliquer. Pour les cas d'utilisation sensibles, cela est essentiel pour comprendre la fiabilité et les limites des prévisions de votre modèle.

La plateforme Lettria fournit des mesures de précision et des informations qui vous permettent de comprendre exactement les performances de vos modèles pour chaque tâche de classification. Cette explicabilité permet un développement plus informé et responsable des capacités d'apprentissage automatique. Notre méthodologie hybride équilibre les LLM prédéfinis, lorsqu'ils fonctionnent bien, avec des modèles supervisés pour les tâches de base nécessitant une explicabilité élevée.

Confidentialité des données : garder le contrôle total de vos informations

Les grands modèles linguistiques nécessitent d'énormes quantités de données pour être entraînés et exécutés, ce qui soulève des préoccupations légitimes en matière de confidentialité et de gouvernance des données. Lorsque vous vous fiez à une infrastructure et à des services de cloud public, il existe toujours un risque de fuite de données ou d'accès indésirable à des informations, que ce soit par piratage ou par des problèmes avec les fournisseurs.

Pour de nombreuses organisations, en particulier celles des secteurs hautement réglementés tels que la santé et la finance, il est essentiel de maintenir un contrôle total sur la confidentialité et la conformité des données. Le déploiement de modèles sur une infrastructure privée plutôt que de s'appuyer sur des services de cloud public permet de renforcer le contrôle, la sécurité et la gouvernance en fonction de vos besoins.

La plateforme Lettria fournit des mesures de précision et des informations qui vous permettent de comprendre exactement les performances de vos modèles pour chaque tâche de classification. Cette explicabilité permet un développement plus informé et responsable des capacités d'apprentissage automatique. Notre méthodologie hybride équilibre les LLM prédéfinis là où ils fonctionnent le mieux avec des modèles supervisés pour les tâches de base nécessitant une explicabilité élevée.

L'approche équilibrée de la Lettria

Bien que les LLM présentent des inconvénients importants, ils ont également un rôle important à jouer dans la PNL lorsqu'ils sont exploités de manière responsable. Nous utilisons une méthodologie équilibrée, ce qui nous permet de tirer parti des LLM là où ils excellent, tout en concentrant les ressources sur la création de modèles personnalisés répondant à vos besoins fondamentaux.

Notre plateforme peut tirer parti des LLM pour accélérer vos tâches de nettoyage, d'étiquetage et d'enrichissement des données. En automatisant ces exigences fastidieuses, nous économisons du temps et des ressources qui peuvent être alloués au développement de vos modèles spécialisés.

Nous sommes également en mesure d'intégrer des LLM pour une classification zéro, lorsque cela est possible. Cette technique permet aux modèles de classer de nouvelles données sans qu'il soit nécessaire de les étiqueter manuellement. Lorsqu'il est appliqué de manière appropriée, il peut minimiser les coûts et les efforts humains.

Cependant, nous construisons vos principaux modèles de PNL à partir de zéro en utilisant vos données et vos besoins comme guide. Ces modèles personnalisés vous offrent contrôle, transparence et flexibilité afin que notre approche optimisée puisse réduire l'impact environnemental et les coûts associés à la gestion d'un LLM étendu.

AutoLettria : optimisation de l'utilisation des LLM

Notre méthodologie AutoLettria nous permet d'utiliser les LLM de manière efficace tout en équilibrant la puissance de calcul et l'empreinte environnementale. AutoLettria fonctionne en formant un petit modèle basé sur BERT qui capture les caractéristiques les plus importantes de vos données textuelles. Ce modèle optimisé est ensuite utilisé pour affiner un LLM pré-entraîné, réduisant ainsi les ressources informatiques nécessaires à son exécution pour vos tâches.

AutoLettria nous permet de réaliser une PNL augmentée par LLM avec une efficacité accrue et à moindre coût, le tout sans sacrifier la précision. Cette technique fournit une solution écologique permettant de tirer parti de la puissance des LLM pour les entreprises de toutes tailles.

Conclusion

Lettria propose une approche innovante du traitement du langage naturel qui équilibre la puissance des LLM avec les avantages de modèles personnalisés adaptés à vos besoins. Notre plateforme s'appuie sur notre technologie unique AutoLettria, vous permettant d'exploiter efficacement les LLM pour le nettoyage et l'enrichissement des données tout en concentrant les ressources sur la création de vos propres modèles spécialisés pour tâches principales de la PNL.

Cette méthodologie hybride assure contrôle, transparence, économies de coûts et flexibilité tout en minimisant l'impact environnemental associé à la gestion de grands LLM. Chez Lettria, nous pensons que le traitement du langage naturel devrait fonctionner pour vous sans vous coûter cher. Notre approche équilibrée et respectueuse de l'environnement vise à introduire la prochaine génération d'IA responsable pour les entreprises.

Si vous souhaitez obtenir des informations exploitables à partir de vos données textuelles, Lettria propose une solution durable qui ne ruinera ni votre tirelire ni la planète. Notre méthodologie fournit un équilibre optimal entre l'intelligence humaine et artificielle avec des avantages à la fois pour les entreprises et pour l'environnement. Contactez-nous dès aujourd'hui pour discuter de la manière dont nous pouvons vous aider à créer une solution de PNL personnalisée adaptée à vos besoins. L'avenir de l'IA est équilibré. Êtes-vous prêt à y accéder ?