Guide du débutant sur les méthodes d'apprentissage non supervisé

Le domaine du traitement du langage naturel a progressé rapidement ces dernières années grâce aux avancées en matière d'apprentissage automatique, aux ensembles de données volumineux et à la puissance informatique.

Alors que l'apprentissage supervisé qui repose sur d'énormes volumes de données annotées par l'homme a permis de réaliser de nombreux progrès précoces, l'apprentissage non supervisé est devenu de plus en plus important pour permettre aux systèmes de PNL d'atteindre et finalement de dépasser la compréhension du langage au niveau humain.

L'apprentissage non supervisé fait référence aux techniques d'apprentissage automatique dans lesquelles les algorithmes apprennent des modèles à partir de données non étiquetées.

Plutôt que de faire correspondre les entrées à des résultats cibles spécifiques, comme dans le cas de l'apprentissage supervisé, les méthodes non supervisées découvrent des représentations et des structures abstraites dans les données d'entrée. Ces représentations apprises peuvent ensuite être utilisées pour analyser, explorer ou générer de nouvelles données.

Dans le domaine de la PNL, l'apprentissage non supervisé a ouvert de nouvelles possibilités pour créer des systèmes capables de traiter le langage avec des nuances et une complexité semblables à celles des humains. Des approches telles que l'intégration de mots, la modélisation thématique, la traduction automatique neuronale et la génération de langues ont conduit à des systèmes qui traduisent entre des milliers de langues, produisent des textes longs cohérents, résument des documents, recommandent du contenu, etc.

Ces techniques permettent à la PNL de passer d'une correspondance de modèles superficielle et basée sur des règles à un apprentissage direct à partir de corpus linguistiques contenant des milliards de paramètres.

Cet article explore deux des techniques de PNL les plus efficaces issues de l'apprentissage non supervisé de ces dernières années : l'intégration de mots et la modélisation thématique.

Les intégrations de mots sont des représentations vectorielles denses de mots capturant leur signification sémantique. La modélisation thématique est une méthode statistique permettant de découvrir des sujets abstraits au sein d'une collection de documents.

Ces méthodes, ainsi que les progrès réalisés en matière d'apprentissage non supervisé en général, ont permis des avancées dans les domaines de la traduction automatique, de la génération du langage naturel, de la classification des documents, etc.

Grâce à des ensembles de données volumineux et à des outils open source, toute organisation peut désormais tirer parti de techniques telles que l'intégration de mots et la modélisation thématique pour obtenir des informations basées sur les données.

Les avancées en matière d'apprentissage non supervisé continueront d'élargir les possibilités de la PNL et d'élargir l'avantage concurrentiel des entreprises. En comprenant les techniques fondamentales, leurs applications et la manière de les optimiser en fonction de vos données et de vos cas d'utilisation uniques, vous pouvez exploiter la puissance de l'IA pour transformer la façon dont votre organisation comprend et génère le langage humain.

Progrès en matière d'apprentissage non supervisé

Ces dernières années, l'apprentissage non supervisé de la PNL a connu des avancées considérables. Deux des avancées les plus remarquables sont l'utilisation de modèles d'apprentissage par transfert et de transformateurs qui peuvent générer du texte long à partir de zéro.

Enseignement par transfert

Enseignement par transfert permet d'entraîner des modèles sur une tâche, puis de les réutiliser pour une autre tâche connexe.

Au lieu de créer et d'entraîner un nouveau modèle à partir de zéro, l'apprentissage par transfert vous permet de simplement réentraîner ou « peaufiner » un modèle préentraîné existant sur vos données. Étant donné que le modèle a déjà appris la représentation et les caractéristiques lors de sa formation initiale, il nécessite moins de données et de temps pour s'adapter à la nouvelle tâche.

Par exemple, un modèle pré-entraîné sur un vaste corpus de texte peut être affiné à l'aide de données étiquetées pour la classification du texte, la réponse à des questions ou la synthèse.

Le modèle pré-entraîné a appris la représentation du langage, qui est ensuite adaptée à la tâche spécifique en aval. Cette approche réduit les coûts de formation et conduit souvent à de meilleures performances puisque le modèle peut tirer parti de ce qu'il a déjà appris en matière de langue.

L'apprentissage par transfert a ouvert de nouvelles possibilités pour le NLP, permettant à un plus grand nombre d'organisations de développer des modèles personnalisés et de réduire le temps nécessaire à la création de systèmes de production.

GPT-4 et génération de langage

Le GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) d'OpenAI est un exemple de modèle de transformateur capable de générer un texte long cohérent après avoir été entraîné sur un énorme ensemble de données. GPT-4 possède plus de 200 milliards de paramètres et peut générer des articles de haute qualité, des nouvelles, des publications sur les réseaux sociaux, etc., sur la base d'une invite utilisant un apprentissage non supervisé.

Le modèle comprend le contexte et les relations entre les mots, ce qui permet une génération de langage naturel plus fluide que les modèles précédents.

Le GPT-4 s'appuie sur le modèle GPT (Generative Pre-trained Transformer) original, mais avec un ensemble de données plus important et une architecture plus avancée.

Les transformateurs ont eu un impact considérable sur la PNL et sont utilisés dans des modèles de pointe pour la traduction, la réponse aux questions, la classification de texte et d'autres applications. Cependant, ils sont coûteux, difficiles à optimiser et peuvent refléter, voire amplifier, les préjugés présents dans leurs données d'entraînement.

La recherche sur l'apprentissage non supervisé continuera de faire progresser les capacités de PNL et les outils disponibles. Cependant, le feedback humain joue toujours un rôle important dans le pilotage des modèles et dans l'élargissement de leurs connaissances de manière fiable et impartiale.

Alors que des modèles tels que GPT-4 démontrent le potentiel de l'apprentissage autosupervisé, les progrès collaboratifs entre les humains et l'IA peuvent être essentiels pour créer des systèmes qui génèrent un langage pour les gens et les comprennent, au lieu de simplement essayer de reproduire le langage humain. L'avenir de la PNL dépendra probablement de la manière dont nous choisirons de faire en sorte que la technologie fonctionne avec nous plutôt que de nous dupliquer et de nous remplacer.

Techniques pour la PNL

L'une des plus grandes avancées de cette année dans le domaine de la PNL a été la création de modèles d'apprentissage automatique qui permettent de créer des articles à partir de zéro, le GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) étant actuellement en tête.

La particularité de Transformers, c'est qu'ils sont capables de comprendre le contexte des mots d'une manière qui n'était pas possible auparavant.

Par exemple, les approches de transfert de l'apprentissage en PNL incluent :

• Utilisation d'intégrations de mots préentraînées : les intégrations de mots capturent les relations sémantiques entre les mots. Les intégrations pré-entraînées peuvent être utilisées pour initialiser la couche d'intégration dans un modèle pour une tâche en aval.
• Ajustement des modèles pré-entraînés : les modèles préentraînés sur de grands ensembles de données pour une tâche telle que la modélisation du langage contiennent des fonctionnalités utiles pour d'autres tâches de NLP. Le réglage fin implique de débloquer certaines couches du modèle pré-entraîné et de réentraîner les données pour la tâche cible.
• Couches adaptatrices : de petites couches « adaptatrices » sont ajoutées à un modèle pré-entraîné et entraînées sur les données de la tâche cible tout en maintenant le modèle d'origine figé. Cela nécessite un calcul limité mais peut produire des résultats sous-optimaux par rapport à un réglage fin.
• Fusion d'adaptateurs : plusieurs adaptateurs sont ajoutés à différentes couches dans un modèle pré-entraîné et entraînés séparément avant de « fusionner » leurs paramètres. Cela permet d'obtenir des performances comparables à celles d'un réglage fin tout en nécessitant moins de recyclage du modèle d'origine.

Lors de la formation d'un modèle pour la PNL, la combinaison de méthodes supervisées et non supervisées semble fournir des résultats plus précis.

L'apprentissage supervisé, couramment utilisé pour des tâches telles que la classification des sujets, nécessite une grande quantité de données balisées et de nombreuses itérations jusqu'à ce qu'un modèle puisse faire des prédictions précises. Dans l'apprentissage non supervisé, en revanche, les algorithmes apprennent des modèles à partir de données non étiquetées.

Jusqu'à récemment, ces techniques non supervisées pour la PNL (telles que GloVe et word2vec) utilisaient des modèles simples (vecteurs de mots) et des signaux d'entraînement (la cooccurrence locale de mots). Skip-Thought Vectors est une première démonstration remarquable des améliorations potentielles que des approches plus complexes peuvent apporter.

Conclusion

Les techniques d'apprentissage non supervisé telles que l'intégration de mots et la modélisation thématique ont fait des progrès significatifs ces dernières années, permettant de nouveaux niveaux de performance et ouvrant de nouvelles possibilités pour la recherche en PNL. Ces avancées sont susceptibles d'avoir un impact considérable sur le domaine de la PNL en permettant un traitement plus rapide et plus précis des données en langage naturel. Au fur et à mesure que les recherches dans ce domaine se poursuivent, nous pouvons nous attendre à des développements encore plus intéressants dans les techniques d'apprentissage non supervisé pour la PNL.

Chez Lettria, nous sommes spécialisés dans l'utilisation de techniques d'apprentissage non supervisées pour aider les entreprises à obtenir des informations basées sur les données. Notre plateforme NLP offre des fonctionnalités de pointe en matière d'intégration de mots et de modélisation de sujets qui peuvent vous aider à ouvrir de nouvelles possibilités pour votre entreprise. Que vous cherchiez à améliorer la classification des documents, les systèmes de recommandation ou la synthèse des textes, notre plateforme peut vous aider.

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