Les termes LLM (traitement du language naturel) et NLP (traitement automatique du language naturel) sont souvent utilisés de manière interchangeable dans le domaine de l' intelligence artificielle et du machine learning.

Cependant, il y a des différences subtiles entre ces deux termes et il est important de les comprendre pour mieux appréhender leur utilisation et leurs applications.

Dans cet article nous allons voir, et comprendre les différences fondamentales entre ces deux termes.

‍

En quoi le NLP et le LLM sont-ils différents :

le NLP, ou Traitement du Langage Naturel, est un domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la compréhension et l'interaction avec le langage humain.

Il s'agit de comprendre le texte, de l'analyser, de le traduire, de le résumer, etc. C'est un peu comme enseigner à un ordinateur à lire et à comprendre le langage humain.

Maintenant, le LLM, ou Large Language Model, est un type spécifique de modèle de NLP qui utilise des techniques avancées de Deep Learning pour comprendre et générer du langage naturel de manière intelligente.

Contrairement à d'autres modèles de NLP plus simples, les LLM sont capables de générer du texte cohérent et plausible sur de longues séquences, et peuvent être utilisés pour une variété de tâches telles que la traduction automatique, la génération de texte, la réponse aux questions, etc.

Maintenant, voyons cela dans le détail...

Petit rappel des principes de base pour comprendre les différences entre LLM et NLP

Qu'est-ce qu'un LLM (Large Language Models) ?

Un LLM, ou Large Language Models, est un type de modèle de traitement du langage naturel (NLP) qui est capable de générer du texte de manière intelligente et cohérente.

Ces modèles sont généralement basés sur des architectures de réseaux de neurones et sont entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles pour acquérir une compréhension approfondie du langage naturel.

‍

‍

Qu'est-ce que le NLP (Natural Language Processing) ?

Le NLP, ou Traitement du Langage Naturel en français, est un domaine de l'intelligence artificielle et de la linguistique informatique qui concerne l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain.

Son objectif principal est de permettre aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer du langage humain de manière naturelle.

Le NLP englobe un large éventail de tâches et de techniques, notamment :

1. Compréhension du langage naturel (NLU) : Cela concerne la capacité d'un système informatique à comprendre et à interpréter le langage humain. Cela peut inclure la reconnaissance de la parole, la compréhension de textes écrits, la classification de texte, l'extraction d'informations, la détection des sentiments, la traduction automatique, etc.
2. Génération de langage naturel (NLG) : Cela fait référence à la capacité d'un système informatique à générer du langage humain de manière naturelle. Cela peut inclure la génération automatique de texte, la rédaction automatique, la réponse aux questions, la création de résumés, la traduction automatique, etc.
3. Analyse syntaxique et sémantique : Cela implique l'analyse de la structure grammaticale et du sens du langage humain. Les techniques d'analyse syntaxique sont utilisées pour comprendre la structure des phrases, tandis que l'analyse sémantique vise à comprendre le sens des mots et des phrases dans un contexte donné.
4. Traitement du discours : Cela concerne l'analyse et la génération de discours humain, en tenant compte de ses aspects pragmatiques, conversationnels et contextuels.

Des concepts au coeur des modèles de Machine Learning et Deep Learning :

Le NLP et les LLM sont importants pour comprendre le Machine Learning et le Deep Learning car ils nous aident à traiter et à comprendre le langage naturel, qui est une forme de données essentielle dans de nombreuses applications.

Les LLM, en particulier, utilisent des techniques avancées de Deep Learning pour comprendre et générer du langage naturel de manière intelligente.

En comprenant ces concepts, nous pouvons mieux utiliser les données textuelles dans les applications de Machine Learning et de Deep Learning, et mieux comprendre les principes fondamentaux du Deep Learning.

‍

‍

Les différences fondamentales entre LLM et NLP

Type de modèle :

Un LLM est un type spécifique de modèle de traitement du langage naturel (NLP).

Il s'agit généralement d'un modèle de deep learning, souvent basé sur des architectures transformer comme GPT (Generative Pre-trained Transformer).

Le NLP, en revanche, est un domaine d'étude plus large qui englobe diverses techniques et méthodes pour comprendre et générer le langage naturel, y compris les LLM mais aussi d'autres approches comme les règles de grammaire, les modèles probabilistes, etc.

Objectif principal :

Le principal objectif d'un LLM est de générer du texte cohérent et plausible à partir d'un ensemble de données d'entraînement.

Ces modèles peuvent être utilisés pour diverses tâches telles que la génération de texte, la traduction automatique, la réponse aux questions, etc.

Le NLP, en revanche, vise à comprendre et à traiter le langage naturel de manière plus générale.

Cela inclut la compréhension du langage humain, l'analyse de sentiment, la classification de texte, la recherche d'information, etc.

Complexité et taille :

Les LLM sont généralement des modèles très complexes et de grande taille en termes de nombre de paramètres.

Ils sont souvent entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles pour capturer la complexité du langage naturel.

Le NLP, en revanche, peut être mis en œuvre avec des approches plus simples et des ensembles de données moins massifs en fonction de la tâche spécifique à accomplir.

Niveau de généralisation :

Les LLM sont conçus pour être généralistes dans leur capacité à comprendre et à générer du langage naturel.

Cela signifie qu'ils peuvent être utilisés pour une large gamme de tâches sans nécessiter de réglages spécifiques pour chaque tâche individuelle.

Le NLP, en revanche, peut être plus spécialisé, avec des modèles et des méthodes adaptés à des tâches spécifiques telles que la reconnaissance d'entités nommées, l'analyse syntaxique, etc.

Dépendance des données :

Les LLM dépendent fortement des données d'entraînement pour produire des résultats de haute qualité.

Ils nécessitent des ensembles de données massifs et diversifiés pour capturer la richesse et la variabilité du langage naturel.

Le NLP, en revanche, peut être mis en œuvre avec des ensembles de données plus petits, en fonction de la complexité de la tâche et des méthodes utilisées.

Certaines approches de NLP peuvent même être efficaces avec un volume de données relativement faible, notamment lorsque des techniques de transfert d'apprentissage sont utilisées.

Pour quelles tâches précises utiliser un LLM et le NLP ?

Certaines applications sont plus adaptées à l'utilisation de LLM (Large Language Models) tandis que d'autres conviennent mieux au NLP (Traitement du Langage Naturel) plus général. Voici une liste de six applications précises pour chaque :

Pour les LLM :

1. Génération de Texte Créatif : Les LLM peuvent être utilisés pour générer des histoires, des poèmes, des paroles de chansons ou d'autres formes de texte créatif de manière autonome.
2. Résumé Automatique : Les LLM peuvent être employés pour résumer automatiquement de longs documents ou articles en extraire les informations clés, facilitant ainsi la compréhension rapide du contenu.
3. Assistance à l'Écriture : Ils peuvent être intégrés dans des applications d'assistance à l'écriture pour proposer des suggestions de mots, de phrases ou même de style d'écriture en temps réel.
4. Chatbots Conversationnels : Les LLM peuvent être utilisés pour créer des chatbots conversationnels avancés capables de comprendre et de générer des réponses dans des conversations naturelles avec les utilisateurs dans n'importe quel langage.
5. Traduction Automatique : Les LLM peuvent être adaptés à des tâches de traduction automatique, fournissant des traductions de haute qualité entre différentes langues.
6. Génération de Contenu Marketing : Les LLM peuvent être employés pour générer du contenu marketing tel que des annonces publicitaires, des descriptions de produits ou des articles de blog, en fonction des besoins spécifiques d'une entreprise.

Pour le NLP (Natural Language processing :

1. Analyse de Sentiment (sentiment analysis) : Le NLP est utilisé pour analyser les opinions, les émotions et les sentiments exprimés dans le texte, que ce soit sur les réseaux sociaux, dans les critiques de produits, ou dans d'autres sources de données.

2. Reconnaissance d'Entités Nommées (NER) : Le NLP est utilisé pour identifier et extraire des entités nommées telles que les noms de personnes, d'organisations, de lieux, de dates, etc., à partir de textes non structurés.

3. Classification de Texte : Le NLP est utilisé pour classer automatiquement les documents ou les messages texte dans des catégories prédéfinies, comme la détection de spam, la catégorisation de contenu, etc.

5. Extraction d'Informations : Le NLP est utilisé pour extraire des informations spécifiques à partir de textes non structurés, tels que les événements, les relations entre entités, les faits, etc.
6. Recherche d'Information : Le NLP est utilisé pour améliorer les moteurs de recherche en comprenant mieux la signification du texte et en fournissant des résultats plus pertinents aux requêtes des utilisateurs.

6. Analyse Syntaxique : Le NLP est utilisé pour analyser la structure grammaticale des phrases et comprendre les relations syntaxiques entre les mots dans un texte. Cela peut être utilisé dans des applications telles que la correction grammaticale, la traduction, etc.

Le NLP peut-il être utilisé pour entrainer un modèle LLM en machine learning ?

Comment le NLP aide t'il l'entrainement d'un modèle de machine learning en apprentissage automatique ?

Le NLP (Traitement du Langage Naturel) peut jouer un rôle crucial dans l'entraînement d'un modèle de machine learning de plusieurs façons :

1. Prétraitement des données : Avant d'entraîner un modèle de machine learning, les données doivent souvent être nettoyées et préparées. Dans le cas du texte, cela peut impliquer le nettoyage des caractères spéciaux, la mise en minuscules, le retrait des stop words (mots vides), la lemmatisation ou la racinisation, etc. Le NLP fournit des techniques et des outils pour effectuer ces tâches de prétraitement de manière efficace, ce qui prépare les données à être utilisées par le modèle.
2. Vectorisation du texte : Les modèles de machine learning travaillent généralement avec des données numériques. Le NLP propose des techniques pour transformer le texte en représentations numériques, telles que les embeddings de mots (Word Embeddings) ou les représentations de séquences (Sequence Embeddings). Ces représentations vectorielles capturent la sémantique et la structure du texte, permettant au modèle de traiter le langage naturel de manière plus efficace.
3. Feature Engineering : Le NLP peut aider à générer de nouvelles fonctionnalités à partir du texte qui peuvent être utiles pour améliorer les performances du modèle. Cela peut inclure l'extraction de caractéristiques linguistiques telles que la longueur des phrases, le nombre de mots, la présence de certaines entités nommées, etc.
4. Augmentation des données : L'augmentation des données est une technique courante pour améliorer les performances des modèles de machine learning en introduisant des variations synthétiques dans les données d'entraînement. En NLP, cela peut inclure des techniques telles que le remplacement de synonymes, l'ajout de bruit, ou la perturbation de la structure grammaticale, ce qui aide le modèle à généraliser mieux sur de nouvelles données.
5. Validation et Évaluation : Le NLP fournit des méthodes pour évaluer les performances des modèles de machine learning sur des tâches spécifiques de traitement du langage naturel. Cela inclut des mesures telles que la précision, le rappel, le score F1, etc., ainsi que des techniques plus avancées comme la validation croisée, qui permettent d'estimer de manière fiable les performances du modèle de machine learning sur des données non vues.

Pas de LLM sans NLP ! : Le NLP fait partie intégrante des LLM

Les LLM utilisent des techniques de NLP pour prétraiter les données, extraire des informations utiles et générer du texte cohérent.

Sans une compréhension solide du NLP, il serait difficile de concevoir et de former efficacement un LLM pour une tâche spécifique.

Le NLP fournit également des outils et des ressources qui peuvent être utilisés pour évaluer et améliorer la performance d'un LLM, tels que les ensembles de données annotées et les métriques de qualité du langage.

‍