Bloom LLM : Présentation et Capacités

À l’heure où l’intelligence artificielle s'impose comme un outil indispensable pour comprendre et générer du langage humain, la diversité des langues reste un défi majeur.

En effet, la plupart des modèles de langage ne se concentrent que sur quelques langues dominantes (particulièrement l’anglais). Par conséquent, leurs performances dans les autres langues peuvent s’en ressentir.

Pour répondre à ce défi, BigScience a créé BLOOM (BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model). Il a tout particulièrement été conçu pour générer du texte cohérent dans de nombreuses langues et langages de programmation. 

‍

Qu'est-ce que Bloom ?

Né d’une initiative collaborative internationale entre Hugging Face et le projet BigScience, BLOOM se distingue des autres modèles par son engagement envers la transparence, l’open science et l’accessibilité. Ce sont ainsi plus de 1 000 chercheurs de 70 pays différents qui ont contribué à son développement. Faisant de BLOOM un symbole d’un effort communautaire sans précédent dans le domaine de l’intelligence artificielle.

L’objectif principal de ce LLM est la démocratisation de l’accès aux technologies d’IA avancées. En conséquence, le modèle, le code source et les données d’entraînement sont accessibles à tous. Contrairement à des modèles propriétaires comme GPT-3 d’OpenAI ou BERT de Google, BLOOM mise sur l’ouverture et la transparence. Ce qui permet à chacun de comprendre, d’utiliser et d’améliorer le modèle.

‍

Les Caractéristiques Techniques de Bloom

BLOOM repose sur une architecture Transformer de type « décodeur uniquement », similaire à celle de GPT-3. En conséquence, il génère du texte de manière autorégressive, prédisant chaque mot à partir des tokens précédents sans phase d’encodage distincte.

Spécifications principales :

• Nombre de paramètres : 176 milliards, ce qui le place parmi les plus grands modèles de langage existants, dépassant même GPT-3 (175 milliards).
• Corpus d’entraînement : 1,6 To de données textuelles (corpus ROOTS), comprenant des textes issus de 46 langues naturelles et 13 langages de programmation. Plus de 350 milliards de tokens ont été utilisés pour l’entraînement.
• Langages de programmation couverts : C, C#, C++, Go, Java, JavaScript, Lua, PHP, Python, Rust, Scala, TypeScript, entre autres.
• Infrastructure d’entraînement : Le modèle a été entraîné sur le supercalculateur Jean Zay du CNRS (sur le plateau de Saclay en France), mobilisant 384 GPU NVIDIA A100 pendant 3,5 mois, soit plus de 5 millions d’heures de calcul.

‍

{{formation-data-science="/brouillon"}}

‍

Les Langues et Capacités Multilingues de Bloom

L’une des innovations majeures de BLOOM réside dans sa capacité à traiter un large éventail de langues, y compris des langues peu représentées dans les technologies de l’IA :

• Langues couvertes : Initialement 46, puis plus de 50 langues, dont l’anglais, le français, l’espagnol, l’arabe, le swahili, le yoruba, et bien d’autres langues africaines, asiatiques et européennes.
• Corpus multilingue : Là où la plupart des LLM peuvent être entraînés en priorité, voire surentraînés en anglais, BLOOM a été entraîné simultanément en ces langues, ce qui favorise une meilleure performance dans certaines langues sous-représentées dans les autres LLM.

‍

‍

Les Applications Potentielles de Bloom

En raison de ses capacités multilingues et de son ouverture, BLOOM trouve des applications dans de nombreux domaines :

• Génération de contenu multilingue :
  
  • Rédaction d’articles, de scripts, de poèmes, de résumés, de textes créatifs, etc. dans plus de 50 langues.
  • Traduction automatique de textes.
• Développement logiciel et codage :
  
  • Génération de code possible dans de multiples langages de programmation.
  • Assistance au débogage pour les développeurs et aide pédagogique pour les programmeurs débutants.
  • Intégration dans des outils de développement pour automatiser des tâches répétitives ou complexes.
• Recherche et enseignement :
  
  • Analyse linguistique, études comparatives sur les langues, recherche en intelligence artificielle et en traitement automatique du langage naturel.
  • Création de ressources pédagogiques multilingues, soutien à l’apprentissage des langues et à l’enseignement assisté par l’IA.
  • Études sur le comportement des modèles de langage, analyse des biais, recherche sur l’IA responsable.
• Applications professionnelles et industrielles :
  
  • Amélioration des services clients multilingues, automatisation de la gestion documentaire, génération de rapports ou de synthèses.
  • Utilisation dans toute activité nécessitant la production de contenu dans plusieurs langues comme les media, la communication, le marketing…

‍

Comment Bloom se Compare-t-il aux Autres Modèles de Langage ?

BLOOM se distingue sur plusieurs aspects par rapport à d’autres grands modèles de langage tels que GPT-3 ou LLAMA 3 de Meta.

‍

‍

Les Défis et Limitations de Bloom

Malgré ses atouts, BLOOM n’est pas exempt de défis et de limitations techniques, éthiques ou pratiques.

Défis techniques :

• Besoins en ressources : L’entraînement et l’inférence du modèle nécessitent une puissance de calcul considérable. Le supercalculateur Jean Zay dispose d’une puissance de 126 pétaflops, pèse 43 tonnes, occupe 150 m² et consomme près de 2 MWh d’électricité. Ce sont des moyens absolument considérables qui ne sont pas à la portée de tous.
• Qualité variable selon les langues : BLOOM est multilingue, certes, mais sa performance peut varier significativement selon la quantité et la qualité des données disponibles pour chaque langue.
• Génération de biais : Comme tous les LLM, BLOOM peut reproduire ou amplifier des biais présents dans ses données d’entraînement. Il convient donc d’adopter une vigilance accrue dans les usages sensibles.

Défis éthiques et sociétaux :

• Utilisation abusive : Comme tout LLM, il existe un risque d’utilisation malveillante (désinformation, génération de contenu nuisible).
• Gouvernance : La gestion communautaire du projet nécessite une coordination et une vigilance constantes pour garantir une bonne gouvernance.

Limites pratiques :

• Taille du modèle : Sa taille (176 milliards de paramètres) le rend difficile à déployer sur des serveurs classiques. BLOOM propose donc une dizaine de versions comportant plus ou moins de paramètres (entre 300 millions et 176 milliards).
• Mise à jour et maintenance : L’évolution rapide du domaine nécessite des mises à jour régulières pour rester compétitif face aux nouveaux modèles.

‍

Comment Contribuer ou Utiliser Bloom ?

L’un des aspects les plus innovants de BLOOM est sa philosophie d’ouverture et de collaboration. Toute personne intéressée peut contribuer ou utiliser le modèle de multiples façons :

Utilisation du modèle

• Téléchargement direct : BLOOM est disponible en téléchargement sur la plateforme Hugging Face. De quoi permettre une utilisation locale pour la recherche, le développement ou l’expérimentation.
• Accès cloud : Pour ceux qui ne disposent pas des ressources matérielles suffisantes, BLOOM peut être déployé via une version cloud, facilitant l’accès sans infrastructure dédiée.
• Intégration dans des applications : Grâce à la bibliothèque Hugging Face Transformers, BLOOM peut être intégré dans des applications Python, des workflows de traitement de texte, ou des outils de développement.

Contribution au projet

• Participation à la recherche : Les chercheurs et développeurs peuvent proposer des améliorations, corriger des bugs ou enrichir la documentation via les plateformes collaboratives du projet GitHub et Hugging Face.
• Développement de jeux de données : La communauté est encouragée à proposer de nouveaux corpus, notamment pour améliorer la couverture des langues sous-représentées.
• Évaluation et feedback : Les utilisateurs peuvent soumettre des retours d’expérience, des benchmarks ou encore des analyses comparatives pour aider à l’amélioration continue du modèle.
• Respect de l’éthique : Toute contribution doit respecter la charte éthique du projet, qui proscrit les usages malveillants et encourage la transparence.

BLOOM incarne une génération particulière de modèles de langage : ouverts, inclusifs, multilingues et orientés vers la recherche responsable. Sa transparence, son accessibilité et sa communauté active en font un acteur majeur de la démocratisation de l’intelligence artificielle. S’il reste des défis à relever, notamment en matière de ressources et de gestion des biais, BLOOM offre un terrain d’expérimentation et d’innovation sans égal pour les chercheurs, développeurs, entreprises et institutions du monde entier. Son succès témoigne de la puissance de la collaboration ouverte et du potentiel de l’IA.

‍

{{formation-data-science="/brouillon"}}