Notre point de vue sur les grands modèles de langage 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 conduit à des améliorations massives des capacités de traitement du langage naturel (NLP). Grâce à leur capacité à comprendre le contexte linguistique et à générer des textes semblables à ceux d'un être humain, ces modèles d'IA ont offert aux entreprises de nouvelles possibilités d'obtenir des informations à partir de leurs données textuelles. Cependant, s'appuyer uniquement sur les LLM présente également des inconvénients importants, notamment des coûts élevés, des risques pour la sécurité et un impact négatif sur l'environnement.

À l'adresse Lettria, nous travaillons avec des entreprises de tous secteurs pour élaborer des solutions NLP personnalisées. Bien que nous intégrions 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 est l'approche la plus durable pour la plupart des entreprises. Notre plateforme utilise une méthodologie hybride, conçue pour exploiter les LLM et les modèles d'IA génératifs là où ils excellent, tout en concentrant nos ressources sur la construction de modèles spécialisés pour les tâches d'analyse et de prédiction de base.

Par exemple, l'un de nos clients n'avait jamais construit de modèle NLP auparavant, et son équipe ne disposait pas de l'expertise technique et des ressources nécessaires pour le faire à partir de zéro. Ils avaient prévu de s'appuyer sur un LLM préconstruit, mais ils ont constaté que les coûts de fonctionnement à l'échelle avec leur volume de données les auraient amenés à dépasser leur budget de plusieurs milliers d'euros. En utilisant notre plateforme, ils ont pu tirer parti d'un LLM pour étiqueter et enrichir un sous-ensemble de leurs données avant d'entraîner leur propre modèle pour l'analyse des sentiments, en investissant des centaines de dollars de moins que prévu. Cette approche hybride leur a donné le meilleur des deux mondes : la puissance des LLM avec l'accessibilité et le contrôle de la construction de leur propre modèle.

Principaux problèmes posés par ces modèles d'IA

Les LLM ont permis à NLP de faire d'énormes progrès, mais ils présentent aussi des inconvénients importants :

• Coûts élevés : La formation et le fonctionnement des LLM nécessitent une puissance de calcul énorme, ce qui se traduit par des coûts élevés en termes de matériel, de logiciels et d'impact sur l'environnement. Pour les petites entreprises, ces coûts peuvent constituer un obstacle à l'accès aux capacités de NLP .
• Risques liés à la confidentialité des données et à la sécurité : Les LLM sont formés sur des ensembles massifs de données qui peuvent contenir des informations sensibles, ce qui les rend vulnérables aux fuites de données privées et aux attaques adverses. Il existe également un risque de biais indésirables ou de logique erronée dans leurs résultats.
• Impact négatif sur l'environnement : L'informatique nécessaire aux LLM fait largement appel aux combustibles fossiles et pèse sur les ressources énergétiques. La formation d'un seul LLM peut émettre autant de CO2 que la conduite d'une voiture pendant des années.

Pourquoi construire son propre site NLP?

Sur Lettria, nous pensons que la création de vos propres modèles NLP adaptés à vos besoins est l'approche la plus durable et la plus rentable pour la plupart des entreprises. L'élaboration de modèles spécialisés en interne présente plusieurs avantages majeurs :

• Contrôle et transparence : Vous avez un contrôle total et une visibilité sur le fonctionnement de vos modèles, en utilisant des données et des méthodologies adaptées à vos besoins. Cela permet d'expliquer les résultats et de réduire les biais indésirables.
• Confidentialité et sécurité des données : Le fait de conserver les modèles et les données en interne limite l'exposition des 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 sur des services de cloud public vous permet de mieux contrôler la confidentialité et la gouvernance des données.
• Réduction des coûts : Le développement de modèles ciblés nécessite moins de ressources informatiques que l'exécution d'un vaste LLM préconstruit, 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 recyclés au fur et à mesure de l'évolution de vos besoins, ce qui garantit qu'ils continuent à répondre de manière optimale aux objectifs de votre entreprise.
• Explicabilité : Les modèles personnalisés fournissent des informations sur leur précision pour chaque étiquette ou catégorie, ce qui permet de les expliquer. Le passage à un modèle d'apprentissage supervisé vous donne un taux de précision clairement quantifié pour chaque classification. Les LLM offrent une explicabilité plus limitée de leurs résultats et de leurs prédictions.
• 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 sur vos propres serveurs permet un contrôle total et une conformité avec des réglementations telles que le GDPR.
• Explicabilité : Quantifier l'exactitude de vos résultats Pour de nombreux cas d'utilisation de NLP , en particulier ceux qui impliquent des données ou des décisions sensibles, l'explicabilité est cruciale. Lors de l'utilisation d'un LLM préconstruit, il peut être difficile de déterminer exactement le degré de précision de ses résultats pour chaque catégorie ou classification.

Les modèles personnalisés formés sur 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 prédictions de votre modèle.

La plateforme Lettria fournit des mesures de précision et des informations qui vous permettent de comprendre exactement comment vos modèles fonctionnent pour chaque tâche de classification. Cette explicabilité permet un développement plus informé et responsable des capacités de Machine Learning . Notre méthodologie hybride équilibre les LLM préconstruits lorsqu'ils fonctionnent bien avec des modèles supervisés pour les tâches principales nécessitant une grande explicabilité.

Confidentialité des données : Garder le contrôle total de vos informations

La formation et l'exécution de modèles linguistiques de grande envergure nécessitent d'énormes quantités de données, ce qui soulève des préoccupations valables en matière de confidentialité et de gouvernance des données. Lorsque l'on s'appuie sur une infrastructure et des services de cloud public, il y a toujours un risque de fuite de données ou d'accès non désiré à des informations, que ce soit par piratage ou par des problèmes avec les fournisseurs.

Pour de nombreuses organisations, en particulier dans les secteurs très réglementés comme la santé et la finance, il est essentiel de garder un contrôle total sur la confidentialité des données et la conformité. Déployer des modèles sur une infrastructure privée plutôt que de s'appuyer sur des services de cloud public offre davantage de contrôle, de sécurité et de gouvernance adaptés à vos besoins.

La plateforme Lettria fournit des mesures de précision et des informations qui vous permettent de comprendre exactement comment vos modèles fonctionnent pour chaque tâche de classification. Cette explicabilité permet un développement plus informé et responsable des capacités de Machine Learning . Notre méthodologie hybride équilibre les LLM préconstruits là où ils fonctionnent le mieux avec les modèles supervisés pour les tâches principales nécessitant une grande explicabilité.

LettriaL'approche équilibrée de la Commission

Bien que les LLM présentent des inconvénients significatifs, ils ont également un rôle important à jouer sur NLP lorsqu'ils sont utilisés de manière responsable. Nous utilisons une méthodologie équilibrée qui nous permet d'exploiter les LLM là où ils excellent, tout en concentrant nos ressources sur la construction de modèles personnalisés pour vos besoins essentiels.

Notre plateforme peut exploiter les LLM pour accélérer vos tâches de nettoyage, d'étiquetage et d'enrichissement des données. En automatisant ces tâches 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 la classification zéro-shot, lorsque cela est possible. Cette technique permet aux modèles de classer de nouvelles données sans qu'il soit nécessaire de les étiqueter manuellement. Lorsqu'elle est appliquée de manière appropriée, elle peut minimiser les coûts et les efforts humains.

Cependant, nous construisons vos modèles de base NLP à partir de zéro en utilisant vos données et vos besoins comme guide. Ces modèles personnalisés vous offrent le contrôle, la transparence et la flexibilité nécessaires pour que notre approche optimisée puisse réduire l'impact environnemental et les coûts associés à la gestion d'un vaste programme d'éducation et de formation tout au long de la vie.

AutoLettria : Optimiser l'utilisation des LLM

Notre méthodologie AutoLettria nous permet d'utiliser efficacement les LLM tout en équilibrant la puissance de calcul et l'empreinte environnementale. AutoLettria fonctionne en entraînant 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 d'exécuter NLP avec une plus grande efficacité et à moindre coût, sans sacrifier la précision. Cette technique fournit une solution écologique pour tirer parti de la puissance des LLM pour les entreprises de toute taille.

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, qui vous permet d'exploiter efficacement les LLM pour le nettoyage et l'enrichissement des données, tout en concentrant vos ressources sur la construction de vos propres modèles spécialisés pour les tâches essentielles de NLP.

Cette méthodologie hybride offre contrôle, transparence, économies et flexibilité tout en minimisant l'impact environnemental associé à l'exploitation de LLM à grande échelle. Sur Lettria, nous pensons que le traitement du langage naturel doit fonctionner pour vous sans coûter à la terre. Notre approche équilibrée et respectueuse de l'environnement vise à inaugurer la prochaine génération d'IA responsable pour les entreprises.

Si vous cherchez à obtenir des informations exploitables à partir de vos données textuelles, Lettria offre une solution durable qui ne fera pas exploser la banque ni la planète. Notre méthodologie offre un équilibre optimal entre l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle, avec des avantages à la fois pour les entreprises et pour l'environnement. Contactez-nous dès aujourd'hui pour savoir comment nous pouvons vous aider à élaborer une solution NLP personnalisée et adaptée à vos besoins. L'avenir de l'IA est équilibré — êtes-vous prêt à y accéder ?