Les Grands Modèles de Langage, ou LLM (Large Language Models), ont transformé le paysage de l’intelligence artificielle ces dernières années. Leur capacité à comprendre, générer et manipuler le langage humain a ouvert de nouvelles possibilités dans de nombreux secteurs.
Mais qu’est-ce qui explique leur succès fulgurant ? Voyons ensemble les facteurs clés qui ont propulsé les LLMs sur le devant de la scène.
🤖🤝🧑🦱 Cet article a été écrit avec l’aide des LLM d’Anthropic et de Mistral AI, et une architecture RAG via Tavily et LangChain.
Les LLMs actuels reposent sur l’architecture Transformer, une avancée majeure dans la conception des réseaux de neurones profonds. Cette architecture a révolutionné le traitement du langage naturel pour une raison simple : elle gère beaucoup mieux les textes longs.
Les Transformers utilisent ce qu’on appelle un “mécanisme d’attention” - un système qui permet au modèle d’évaluer l’importance de chaque mot par rapport aux autres, peu importe leur position dans le texte.
C’est comme si le modèle pouvait “prêter attention” aux mots les plus pertinents pour comprendre le sens global. Cette approche résout les limites des anciennes technologies (les réseaux de neurones récurrents) qui peinaient à maintenir le contexte sur de longues phrases.
Une découverte surprenante dans le développement des LLMs a été ce qu’on appelle les “lois de passage à l’échelle” ou Scaling Laws.
En résumé : plus un modèle est grand, meilleur il devient. Les performances s’améliorent de façon prévisible quand on augmente trois facteurs : le nombre de paramètres, la quantité de données d’entraînement et la puissance de calcul utilisée.
Ces lois ont montré qu’il suffit souvent d’agrandir les modèles - plutôt que de repenser leur architecture - pour obtenir de meilleurs résultats. Cet article de NVidia décrit plusieurs niveaux d’impact des scaling laws.
Si l’architecture Transformer et les lois d’échelle ont fourni les bases théoriques, c’est GPT-3 d’OpenAI qui a démontré leur impact concret à grande échelle. Avec ses 175 milliards de paramètres, GPT-3 a dévoilé des capacités qui ont surpris même les experts du domaine.
Sa contribution la plus remarquable a été de mettre en lumière l’apprentissage contextuel (ou “in-context learning”) - la capacité à réaliser de nouvelles tâches avec seulement quelques exemples dans les instructions, sans nécessiter de réentraînement. En pratique, cela signifie qu’un seul modèle peut traduire des textes, les résumer, répondre à des questions et même effectuer des raisonnements simples avec une efficacité impressionnante.
Les recherches d’Anthropic s’efforcent de mieux comprendre comment émerge cette capacité d’apprentissage à la volée, tandis que le MIT a décrit comment un LLM mobilise ses connaissances pour répondre à des questions.
Le succès de modèles comme GPT-3 a conduit à l’émergence au concept de “modèles de fondation” (foundation models) - des systèmes massifs entraînés sur d’énormes volumes de données qui servent de base à de nombreuses applications spécifiques. Les LLMs représentent le type le plus connu de ces modèles fondamentaux pour le traitement du langage.
Cette approche permet d’adapter les modèles fondamentaux à des tâches spécifiques grâce à des techniques via le fine tuning ou le prompt engineering, réduisant considérablement les ressources nécessaires pour développer des applications IA spécialisées.
Pour mieux connaître le vocabulaire des LLM, qui est devenu très riche au fil du temps, prenez le temps de découvrir notre lexique des LLM. Pour les développeurs, notre formation Développeur LLM avec JavaScript permet d’apprendre à intégrer les modèles de fondation aux applications web.
Le facteur peut-être le plus décisif dans la popularité des LLMs est l’accessibilité offerte par l’art du “prompt engineering”.
Cette approche permet aux utilisateurs de guider le comportement du modèle par des instructions textuelles bien formulées, sans avoir besoin de compétences en programmation ou en apprentissage automatique.
Les techniques de prompt engineering ont rapidement évolué, mais les fondamentaux sont :
Ces méthodes permettent aux utilisateurs d’obtenir des comportements de plus en plus sophistiqués sans modifier le modèle sous-jacent. La possibilité d’interagir avec des systèmes IA puissants via le langage naturel a démocratisé l’accès à l’IA avancée, permettant à des personnes et organisations sans expertise technique de tirer parti des LLM.
C’est pourquoi en plus des formations à destination des développeurs, LBKE propose une formation « IA en entreprise » pour saisir l’impact des modèles de fondation sur le fonctionnement des entreprises.
Les LLM sont si intelligents, que n’importe qui peut les programmer en leur parlant en langage naturel. L’art du prompt engineering, que tout le monde peut pratiquer sans connaissances techniques, est aussi la raison pour laquelle les LLMs sont si populaires.
La révolution des LLM résulte d’une combinaison parfaite d’avancées technologiques : l’architecture Transformer a fourni l’architecture fondamentale, les lois de passage à l’échelle ont démontré l’intérêt d’investir dans des modèles de fondation massifs, et GPT-3 a permis de valider ces résultats. Nous avons publié récemment un récapitulatif des articles de recherche sur les LLM qui retrace ces avancées.
À mesure que ces modèles de fondation continuent d’évoluer, pour le texte mais aussi les images, la vidéo, le code informatique, les données de monitoring et les documents structurés, leur impact va probablement s’amplifier.
Le potentiel transformateur des LLMs s’étend bien au-delà de leurs applications actuelles. Ils vont redéfinir notre façon d’interagir avec la technologie et l’information dans les années à venir. Êtes-vous prêt à saisir cette opportunité ?
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