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Large Language Model (LLM) : Qu’est ce qu’un LLM et à quoi cela sert en Machine Learning ?

Explorez comment les Large Language Models (LLM) impulsent des avancées en IA et Machine Learning, redéfinissant les technologies et applications futures.

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
3/7/2024

Les Large Language Models (LLMs) sont spécialisés dans la compréhension de langage naturel et la génération de textes en langage naturel. Et sont très utilisé pour les IA que nous utilsons au quotidien.

Capables de rédiger des textes, de traduire en plusieurs langues et de mener des conversations, ils représentent une avancée majeure dans la façon dont les machines comprennent et interagissent avec les humains et ce qu'ils écrivent. Ils utilisent notamment le Machine Learning et le Deep Learning pour fonctionner.

C'est sur cette base que ChatGPT fonctionne par exemple.

Ces modèles sont une branche spécifique de l'IA, concentrée sur le langage.

Ils illustrent comment l'IA peut non seulement imiter les capacités humaines mais aussi les étendre.

Cet article vise à expliquer simplement le fonctionnement des LLMs, leur importance croissante dans le monde technologique.

L'idée est de démystifier leur rôle et de souligner leur potentiel pour transformer notre quotidien et l'avenir technologique.

LLM : Les bases du Large Language Modelling

Définition de LLM (Large Language Model)

Un Large Language Model (LLM) est une forme d'intelligence artificielle conçue pour comprendre et générer du langage naturel, similaire à la manière dont les humains communiquent.

 

Ces modèles sont construits sur des réseaux de neurones profonds, qui sont des algorithmes informatiques inspirés par les structures et fonctions du cerveau humain. Ces réseaux de neurones sont capables de traiter d'énormes corpus textuels – des collections de documents écrits – pour apprendre la langue de manière statistique.

 

Grâce à cette formation, les LLMs peuvent produire du texte et interpréter le langage avec une finesse qui imite la fluidité humaine, leur permettant de réaliser des tâches telles que la traduction, la rédaction, et même la création de poésie ou de prose.

Comment fonctionne un LLM ?

Les LLMs fonctionnent par l'apprentissage automatique, une méthode par laquelle le modèle est exposé à de grandes quantités de texte. Au fil du temps, le modèle détecte et apprend des motifs récurrents dans la langue : il comprend quelles combinaisons de mots sont fréquentes, comment les mots s'assemblent pour former des phrases, et comment le sens change avec le contexte.

 

Par exemple, après avoir lu des milliers de livres, un LLM peut comprendre que le mot "chat" a souvent un lien avec des mots comme "miauler", "fourrure" et "jouer".

 

Cette capacité à prévoir les mots qui vont probablement suivre dans une phrase permet aux LLMs de générer du texte qui semble naturel et cohérent.

A quoi servent les Large Language Model ?

Les LLMs ont une gamme d'applications pratiquement illimitée.

Dans le domaine de la traduction automatique, ils permettent de convertir un texte d'une langue à une autre avec une précision qui s'améliore constamment. 

Pour les services de réponse aux questions, les LLMs peuvent fournir des réponses informatives et pertinentes à des questions posées en langage naturel. 

Dans la rédaction de textes, les LLMs peuvent aider à produire tout, des articles de blog aux scripts de jeux vidéo, souvent en quelques secondes. 

Ils sont également utilisés dans le développement de chatbots pour le service client, où ils peuvent dialoguer avec les clients de manière naturelle et intuitive. 

Les LLM peuvent également être utilisé par les Data Analysts pour faire du nettoyage de données par exemple !

En somme, les LLMs transforment la manière dont nous interagissons avec la technologie en rendant les interfaces plus naturelles et accessibles.

Fonctionnement d'un LLM
Fonctionnement détaillé d'un LLM avec une image

Comment fonctionne un LLM ?

Comment les LLM utilisent le Machine Learning pour apprendre

Les Large Language Models (LLMs) emploient des techniques avancées d'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage en profondeur (deep learning), pour déchiffrer et maîtriser le langage humain.

 

Pendant la phase d'entraînement, les LLMs parcourent de vastes ensembles de données textuelles, absorbant la structure grammaticale, le vocabulaire, et plus subtilement, les contextes variés et les nuances de la langue. 

Ils apprennent à prédire la probabilité d'une suite de mots sur la base des mots précédents, une capacité essentielle pour comprendre et générer du langage de manière crédible.

Exemples d’utilisation d’un LLM en entreprise

Dans le monde professionnel, les LLMs trouvent de nombreuses applications pratiques. 

Ils peuvent automatiser et améliorer les services à la clientèle grâce à des chatbots qui interagissent en langage naturel, analyser les sentiments à partir des commentaires des clients pour aider à l'orientation stratégique, ou encore générer des rapports automatisés.

Un LLM peut ainsi transformer une interaction clientèle en une expérience plus fluide et efficace, en fournissant des réponses immédiates et pertinentes aux demandes des clients.

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A quoi servent les LLM ?

LLM dans la reconnaissance vocale et traitement du langage naturel

Les LLMs sont essentiels pour traduire la parole en texte et inversement, ce qui leur permet de jouer un rôle clé dans la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel (NLP). 

Ils sont le moteur de la compréhension et de la génération de la parole dans les assistants vocaux tels que Siri, Alexa, ou Google Assistant.

Génération de contenus : écriture automatique et chatbots

La capacité des LLMs à générer du contenu textuel s'étend de la création d'articles de blog à la rédaction de scripts pour des vidéos. 

Ils sont également au cœur du développement de chatbots avancés capables de simuler des échanges humains, rendant les interactions plus naturelles et engageantes.

Extraction et Scraping avec un LLM

Les LLMs peuvent identifier et extraire des informations spécifiques à partir de grandes bases de données textuelles, ce qui est particulièrement utile pour le scraping de données (technique utilisée pour extraire des informations utiles à partir de sources de données, généralement des sites web). 

Ces informations peuvent être utilisées pour l'analyse concurrentielle, la recherche de marché, ou la veille stratégique.

Traduction Automatique

Les systèmes de traduction automatique exploitent les LLMs pour convertir du texte d'une langue à une autre. Les progrès continus dans ce domaine rendent ces traductions de plus en plus fluides et précises.

Analyse Prédictives

En anticipant les tendances et les comportements futurs à partir de données textuelles, les LLMs aident les entreprises à prendre des décisions éclairées basées sur des analyses prédictives.

Alors même si il existe des alternatives avec Python (SARIMA, SARIMAX...)

Utilité d'un LLM
Exemple en image, d'à quoi sert un LLM

Open-Source VS Closed-Source LLM

Qu’est ce qu’un LLM Open-Source ?

Un LLM open-source est un modèle de traitement du langage naturel dont le code source et les données d’entraînement sont mis à disposition du public

Cette transparence favorise la collaboration et l’innovation, car n'importe qui dans la communauté peut examiner, modifier, et améliorer le modèle. Cela crée un environnement de partage des connaissances qui peut accélérer le développement et l'application des LLMs.

Exemple de LLM Open-Source

 
  • BERT (Google) : Utilisé pour améliorer la compréhension du contexte par les moteurs de recherche, BERT aide à mieux saisir l'intention derrière les requêtes de recherche des utilisateurs.
 
  • XLNet : Il s’agit d’un modèle qui améliore certains aspects de BERT, notamment en offrant une meilleure compréhension de la relation entre les mots dans une phrase.

Qu’est ce qu’un LLM Closed-Source ?

À l'opposé, un LLM closed-source est contrôlé par une organisation privée qui ne partage pas son code source ni ses données d'entraînement

Ces modèles sont souvent utilisés dans des produits ou services commerciaux et sont la propriété intellectuelle de l'entreprise qui les a développés. Le secret autour de ces modèles peut être motivé par des raisons commerciales, de sécurité, ou de propriété intellectuelle.

Exemple de LLM Closed-Source

  • Apple Siri : Il s’agit d’un assistant vocal alimenté par un LLM exclusif à Apple, capable de comprendre et d’exécuter des commandes vocales avec une grande fluidité.

  • Amazon Alexa : Cet assistant vocal utilise également un LLM propriétaire pour interagir avec les utilisateurs et répondre à leurs demandes.

  • IBM Watson : C'est une plateforme d'intelligence artificielle qui analyse et interprète des données textuelles dans une variété de domaines, des soins de santé au service client.

Close VS Open-Source LLM
Différence entre close-source et open-source en LLM

Se former au Machine Learning

Notre formation Data Scientist de 5 semaines offre une plongée profonde dans le monde de la data et du Machine Learning, mettant l'accent sur les Large Language Models (LLMs). 

La première semaine se concentre sur la compréhension du secteur de la data, couvrant les métiers, le vocabulaire, les outils et la gestion de projets data. 

Les semaines suivantes abordent la pratique avec SQL, la modélisation dans PowerBI, le langage DAX, et le data storytelling.

La formation se conclut par un projet final consolidant vos acquis, vous préparant à une carrière dynamique à l'intersection de la data science et de l'intelligence artificielle.

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