Les progrès des grands modèles linguistiques : révolutionner la PNL

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont un type d'intelligence artificielle (IA) qui s'appuie sur d'énormes quantités de données textuelles, notamment des livres, des articles, du code et diverses autres formes de texte. Les LLM peuvent ensuite être utilisés pour un large éventail de tâches, telles que la génération de texte, la traduction de langues et la réponse à des questions.

Les progrès des LLM ont été tout simplement remarquables ces dernières années. Depuis l'introduction du modèle BERT en 2018, qui s'est considérablement amélioré par rapport aux précédents LLM, le domaine du traitement du langage naturel (NLP) a connu des avancées rapides qui ont conduit à des modèles d'IA plus puissants et plus performants.

Chronologie des principales avancées en matière de LLM

Les avancées des grands modèles linguistiques au cours des dernières années ont été tout simplement extraordinaires. Dans cette section, nous approfondirons chacune des avancées majeures afin de mieux apprécier leurs contributions au domaine du traitement du langage naturel.

2018 : BERT

Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) est un modèle révolutionnaire introduit par Google AI en 2018. BERT a utilisé l'architecture Transformer, qui lui a permis de traiter les données d'entrée en parallèle plutôt que de manière séquentielle. Ce traitement parallèle a permis à BERT d'apprendre des modèles complexes du langage et de comprendre le contexte des mots d'une phrase.

L'approche de formation bidirectionnelle de BERT a constitué une innovation majeure, car elle a permis au modèle d'apprendre à la fois le contexte avant et après un mot donné, ce qui a permis une compréhension plus précise du texte. BERT est rapidement devenu un choix populaire pour un large éventail de tâches de PNL, notamment l'analyse des sentiments, la réponse à des questions et la reconnaissance d'entités nommées.

2019 : 2 OCTOBRE

En 2019, OpenAI a publié la deuxième itération du Generative Pre-trained Transformer (GPT-2). Le GPT-2 a constitué une avancée significative, avec une taille de modèle nettement plus grande et une architecture plus puissante que BERT. GPT-2 pouvait effectuer de nombreuses tâches de PNL qui étaient auparavant considérées comme difficiles ou impossibles, notamment la synthèse de texte, la traduction automatique et la complétion de texte.

L'un des aspects les plus impressionnants de GPT-2 était sa capacité à générer un texte semblable à un humain, ce qui rendait parfois difficile la distinction entre le contenu généré par le modèle et le contenu écrit par un humain. Cette fonctionnalité a suscité des inquiétudes quant à une utilisation abusive potentielle de la technologie, ce qui a conduit OpenAI à suspendre dans un premier temps la publication du modèle complet.

2020 : BART

En 2020, Facebook AI a introduit un nouveau type de grand modèle de langage appelé Bidirectional and Auto-Regressive Transformers (BART). BART a combiné les meilleurs aspects de BERT et de GPT-2, bénéficiant à la fois d'un apprentissage bidirectionnel et autorégressif. Formé sur un ensemble de données de texte et de code, BART a excellé à la fois dans les tâches de PNL et de programmation.

L'approche hybride de BART lui a permis d'effectuer des tâches telles que la réponse aux questions, la synthèse et la traduction avec une précision accrue. Sa capacité à comprendre et à générer du code l'a rendu particulièrement populaire dans les milieux de la recherche et de l'industrie.

2021-22 : GPT-3 et ChatGPT

En 2021, OpenAI a publié la troisième itération du Generative Pre-trained Transformer (GPT-3), qui était encore plus puissant que le GPT-2. Avec 175 milliards de paramètres, GPT-3 était capable d'effectuer des tâches auparavant considérées comme impossibles pour les modèles d'IA, telles que composer de la poésie, écrire du code et même concevoir de simples pages Web.

Les capacités de génération de texte de type humain du GPT-3 ont été encore affinées, ce qui en fait un outil précieux pour diverses applications, telles que la génération de contenu, l'assistance à la programmation, etc. Malgré les préoccupations éthiques liées à son utilisation abusive potentielle, le lancement de ChatGPT (initialement basé sur GPT 3.5) a démontré le vaste potentiel des grands modèles de langage pour transformer l'interaction homme-machine.

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En 2023 et au-delà, les progrès des LLM se sont poursuivis avec l'introduction de modèles encore plus grands et plus puissants que le GPT-3. Capables d'effectuer des tâches de plus en plus complexes telles que la création de diverses formes de contenu créatif, la traduction de langues et la réponse à des questions de manière informative, ces modèles ont le potentiel de révolutionner la façon dont nous interagissons avec les ordinateurs et de créer des applications plus naturelles et plus conviviales que jamais.

L'importance croissante des modèles multimodaux

Alors que les grands modèles linguistiques continuent de progresser rapidement en termes de capacité et d'échelle, le développement de modèles multimodaux capables de comprendre et de générer non seulement du texte, mais également des images, du son et de la vidéo suscite un intérêt croissant. Ces modèles visent à permettre des expériences d'IA humaine plus riches et plus engageantes en intégrant plusieurs types de données.

Par exemple, L'IA constitutionnelle d'Anthropic utilise le feedback en langage naturel pour aider à aligner le comportement des modèles sur les valeurs humaines. Leur technique incite les utilisateurs à fournir des commentaires sur le texte généré par le modèle, qui est ensuite utilisé pour mettre à jour le modèle. En intégrant le feedback en plus des données linguistiques traditionnelles, Constitutional AI vise à rendre les modèles plus utiles, plus inoffensifs et plus honnêtes.

D'autres entreprises comme OpenAI et DeepMind étudient la manière d'appliquer des techniques d'alignement similaires à des agents multimodaux capables de percevoir et de réagir à l'aide de divers médias. Par exemple, un assistant virtuel peut communiquer à l'aide de la parole, du texte et de composants visuels à l'écran, son comportement étant aligné sur les valeurs humaines grâce à des commentaires sur l'une ou l'ensemble de ces modalités.

Les modèles multimodaux génératifs peuvent également être utilisés pour augmenter les données afin d'améliorer les performances sur les tâches en aval. Par exemple, un modèle tel que DALL-E qui génère des images à partir de descriptions textuelles pourrait être utilisé pour produire des données d'apprentissage supplémentaires pour les modèles de classification d'images. Les images générées seraient étiquetées implicitement par le texte utilisé pour les créer, ce qui réduirait le besoin d'annotation manuelle des données.

Cependant, le développement et l'application de modèles multimodaux présentent également des défis quant à la manière d'évaluer, de gouverner et de garantir le développement responsable de systèmes présentant un plus large éventail de comportements et d'effets possibles. 1. Si les modèles peuvent comprendre et générer des discours, des textes, des images, des vidéos similaires à ceux des humains, leurs opportunités d'impact sont bien plus grandes, qu'elles soient positives ou négatives.

Dans l'ensemble, les modèles multimodaux constituent un domaine de recherche actif qui présente de nouvelles possibilités intéressantes pour la création d'interfaces et d'applications homme-IA, ainsi que de nouvelles préoccupations concernant leur avancement. En incorporant plusieurs types de données, ces modèles peuvent atteindre de nouveaux niveaux de nuance, de personnalisation et de contexte susceptibles d'améliorer les technologies d'assistance, le contenu personnalisé, les outils de création et bien plus encore. Cependant, leur complexité accrue nécessitera de nouvelles techniques pour les maintenir en phase avec les valeurs et les priorités humaines. Les progrès réalisés dans le domaine des modèles multimodaux sont sur le point de changer la façon dont nous construisons et interagissons avec l'IA, pour le meilleur ou pour le pire ; faire en sorte que ces progrès profitent à l'humanité et le respectent pourrait constituer l'un des plus grands défis du développement de l'IA avancée.

L'impact des modèles de langage open source

L'un des principaux facteurs à l'origine des progrès rapides des LLM est le développement de modèles de langage open source. Ces LLM, publiés sous licences open source, peuvent être téléchargés et utilisés par n'importe qui sans paiement. Les modèles de langage open source gagnent en popularité, car ils permettent aux chercheurs et aux développeurs d'expérimenter de nouvelles idées et applications tout en contournant les coûts de licence.

Hugging Face, une société dédiée à rendre les modèles de langage open source plus accessibles et plus conviviaux, a joué un rôle important dans ce développement. Ils fournissent une pléthore d'outils et de ressources pour travailler avec des modèles de langage open source, tels qu'une bibliothèque de modèles pré-entraînés, un cadre pour affiner les modèles et une application Web pour générer du texte et traduire des langues.

Bien que l'utilisation de modèles de langage open source en soit encore à ses balbutiements, leurs applications potentielles sont vastes. Au fur et à mesure que ces modèles évoluent, nous pouvons nous attendre à ce qu'ils soient utilisés de multiples manières.. Parmi les applications potentielles des modèles de langage open source, citons :

• Chatbots - Des chatbots plus naturels et plus attrayants peuvent être créés à l'aide de modèles de langage open source, qui peuvent être utilisés à diverses fins, telles que le service client, l'éducation et le divertissement. Ces robots peuvent comprendre des requêtes complexes et y répondre de manière utile en utilisant les connaissances et les capacités linguistiques de modèles tels que GPT-4.
• Assistants virtuels - Ces modèles peuvent être utilisés pour développer des assistants virtuels plus utiles et informatifs que les offres actuelles. Ils peuvent aider les gens à effectuer des tâches telles que la prise de rendez-vous, la recherche d'informations et le contrôle des appareils domestiques intelligents à l'aide du langage naturel. À mesure que les assistants virtuels deviendront plus intelligents grâce aux LLM open source, ils joueront un rôle de plus en plus important dans la vie quotidienne.
• Générateurs de contenu - Les modèles de langage open source peuvent créer un contenu plus engageant et informatif que le matériel existant. Ce contenu peut servir à diverses fins, telles que des articles de presse, des articles de blog, du contenu pour les réseaux sociaux et des supports marketing. Les modèles actuels tels que GPT-4 ont montré un succès initial dans la génération de texte abrégé, et la poursuite des progrès pourrait mener à la mise au point de systèmes capables de produire du contenu long plus complexe.

Conclusion

Les progrès rapides des grands modèles de langage ont ouvert de nouvelles possibilités pour la PNL naturelle. Cependant, sans les plateformes qui rendent ces modèles accessibles et utiles, leur puissance resterait hors de portée pour la plupart.

À Lettria, nous pensons que l'IA et ses avantages devraient être accessibles à tous, et pas seulement à ceux qui possèdent des compétences techniques avancées. Notre vision est de doter les organisations de toutes tailles et de tous types de capacités de NLP de pointe grâce à une solution intuitive et sans code.

Nous avons intégré les derniers modèles de langage open source dans notre façon de travailler, en gérant la complexité afin que les experts en la matière puissent se concentrer sur les tâches qui comptent le plus pour eux. Notre technologie exclusive AutoLettria permet à des modèles BERT plus petits et plus spécialisés d'atteindre les performances de modèles plus grands avec des exigences de calcul moindres, réduisant ainsi les coûts et l'impact environnemental.

En éliminant la complexité technique et en optimisant les modèles de pointe à des fins spécifiques, Lettria donne aux entreprises une longueur d'avance sur leur parcours vers l'IA. Les équipes peuvent démarrer rapidement grâce à une rampe d'accès facile, puis évoluer et personnaliser en fonction de l'évolution des besoins sans se retrouver enfermées dans une boîte noire. Notre interface visuelle collaborative signifie que la mise en œuvre de l'IA est un voyage que les entreprises vivent ensemble, et non une destination à atteindre seules.

L'avenir de l'interaction homme-IA dépend de systèmes capables de comprendre, de générer, de traduire et d'analyser le langage avec une fluidité au niveau humain. Lettria montre la voie vers cet avenir. Apprenez-en plus sur notre approche ou réservez une démonstration pour commencer à collaborer avec une IA adaptée à vos besoins.

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