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

Le monde de l'IA a connu d'énormes progrès dans le développement de Modèles de langage de grande taille (LLM) — réseaux de neurones capables de comprendre, de générer et de raisonner à propos du langage humain. Des modèles comme le GPT-4 d'OpenAI en contiennent des milliards (peut-être des milliards) de paramètres et ont atteint des performances de niveau humain sur divers Traitement du langage naturel (NLP) des tâches telles que la génération de texte, la traduction automatique, la réponse à des questions, etc.

L'essor de puissants LLM a suscité un engouement et des investissements importants dans l'intelligence artificielle. Leur capacité à comprendre et à générer des langues complexes semblait presque magique lorsqu'elle a été dévoilée pour la première fois. Cependant, ces modèles présentent également de réelles préoccupations, notamment la partialité et le manque de transparence, les coûts environnementaux élevés, les menaces à la confidentialité et à la sécurité, et les limites de la généralisation à de nouveaux domaines.

Les LLM fonctionnent en analysant d'énormes ensembles de données de texte afin de détecter des modèles dans le langage. À mesure qu'ils grossissent et consomment de plus en plus de données, ils ont besoin d'énormes ressources informatiques pour la formation et le déploiement, consommant d'énormes quantités d'énergie et augmentant les émissions de carbone. Ils amplifient également les biais et les failles contenus dans leurs données de formation, et ils ont du mal à appliquer les connaissances d'un domaine à de nouveaux domaines. Malgré leurs capacités impressionnantes, nous sommes encore loin de développer des LLM dotés de l'intelligence large et flexible que possèdent les humains.

La vision de Lettria pour relever les défis du LLM

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Les défis des LLM aujourd'hui

Impact environnemental

La formation et l'utilisation de grands modèles linguistiques consomment énormément d'énergie et contribuent de manière significative aux émissions de gaz à effet de serre, qui peuvent 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 de former des modèles plus petits capables de surpasser les LLM sur des tâches spécifiques telles que la classification multi-étiquettes. Ces modèles plus petits peuvent fonctionner sur des serveurs beaucoup plus petits, ce qui réduit la consommation d'énergie et l'impact environnemental.

Biais

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

Confidentialité et sécurité des données

Les grands modèles de langage nécessitent de grandes quantités de données, ce qui peut susciter des inquiétudes quant à la confidentialité et à la sécurité des données. Il y a eu des cas où de grands modèles linguistiques ont été utilisés pour extraire des informations sensibles à partir d'ensembles de données publics. Pour résoudre ce problème, Lettria permet la formation et le déploiement de modèles sur des clouds privés, permettant aux utilisateurs de garder un contrôle total et de se conformer au RGPD.

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 surmonter cet obstacle, Lettria utilise un 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.

Limitations liées à la gestion de situations rares ou invisibles

Les modèles linguistiques formés à partir de données existantes peuvent avoir du mal à gérer des situations rares ou invisibles. En effet, ils sont entraînés sur un ensemble de données fixe et peuvent ne pas être en mesure de généraliser à des scénarios nouveaux ou inhabituels. Pour répondre à cette préoccupation, Lettria propose des solutions innovantes telles que la classification zéro coup et l'enrichissement des ontologies, permettant aux utilisateurs de gérer plus efficacement des situations rares ou invisibles.

Accessibilité

Les grands modèles de langage peuvent nécessiter des ressources informatiques importantes pour être entraînés et exécutés, 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 propose une plateforme sans code qui permet aux experts métier d'accéder à ces technologies et de les intégrer à leurs outils d'analyse de texte sans avoir besoin d'expertise technique.

Tirer parti des LLM

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

• Pour enrichir les données de nos clients, nous pouvons utiliser des 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 une classification zéro coup afin d'accélérer le processus d'annotation.
• Pour les utilisateurs qui ne disposent que de données brutes et ne disposent pas de 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 de data science, les LLM peuvent être utilisés pour étiqueter automatiquement des ensembles de données de post-tag, de sentiment et de désambiguïsation avec un assez bon taux de précision.

Comme vous pouvez le constater, Lettria occupe une position unique dans ce domaine. Bien que nous ne disposions pas des ressources nécessaires pour concurrencer les grands acteurs de la création de LLM massifs, nous avons l'expertise nécessaire pour tirer parti de ces modèles d'une manière plus accessible, éthique et durable. En utilisant des modèles plus petits formés à des tâches spécifiques, en gérant des ensembles de données de formation 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 proposant une plateforme sans code permettant aux experts commerciaux d'accéder à ces technologies, nous pouvons rendre les LLM plus accessibles et utiles à un public plus large.

De plus, Lettria peut tirer parti des LLM pour améliorer ses propres capacités en matière de science des données. En utilisant les LLM pour l'enrichissement des données, la classification zéro coup, la modélisation thématique, gestion des ontologies, et étiquetage de texte, nous pouvons accélérer notre délai de valorisation et améliorer notre précision. Nous pouvons également offrent ces fonctionnalités à nos clients, leur permettant de tirer parti de la puissance des LLM dans leurs propres projets de science des données.

Conclusion

Il est clair que les grands modèles linguistiques ont conduit à des avancées remarquables dans le traitement du langage naturel, de la traduction automatique aux réponses aux questions en passant par la génération de texte. Cependant, ils présentent également de réelles préoccupations concernant les préjugés, la confidentialité, la durabilité, etc. qui doivent être abordés pour garantir qu'ils sont développés et appliqués de manière responsable.

Chez Lettria, nous pensons que les LLM peuvent être à l'origine de nouvelles innovations en matière d'IA si nous sommes prêts à relever ces défis et ces limites de front. Bien que nous ne disposions pas des ressources nécessaires pour concurrencer les plus grandes entreprises technologiques dans la création de modèles massifs, nous avons l'expertise nécessaire pour tirer parti des LLM d'une manière éthique, accessible et percutante. En utilisant des modèles ciblés plus petits, en gérant avec soin les données de formation, en fournissant des graphiques de connaissances structurés et en proposant 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 soit bénéfique non seulement pour les plus grands acteurs de la technologie, mais également 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 pensons pouvoir exploiter leurs possibilités de manière responsable et favorise le progrès dans le monde réel.