Language modeling technologies (LLM)

Découvrez les technologies de modélisation linguistique, et en particulier les LLM. Dans deux articles informatifs, notre équipe d'experts a partagé avec vous les technologies existantes.

LLM (Large Language Model) : type de programme d'intelligence artificielle capable de reconnaître et de générer du texte.

Modélisation du langage et IA générative

La modélisation du langage est une technologie d'IA innovante qui a émergé dans le domaine de l'intelligence artificielle, transformant les industries, la communication et la recherche d'informations. En utilisant des méthodes d'apprentissage automatique, la modélisation du langage crée des modèles linguistiques (LM) pour aider les ordinateurs à comprendre le langage humain, et elle alimente les assistants virtuels et les applications comme ChatGPT. Regardons de plus près comment cela fonctionne.

Pour que les ordinateurs comprennent le langage écrit, les LM le transforment en représentations numériques. Les LM actuels analysent de grands ensembles de données textuelles et, en utilisant des techniques statistiques et probabilistes, ils utilisent la probabilité qu'un mot apparaisse dans une phrase pour créer les représentations vectorielles des mots. Les LM sont entraînés à travers des tâches de pré-entraînement. Une telle tâche pourrait impliquer de prédire un mot basé sur son contexte (c'est-à-dire les mots qui le précèdent ou le suivent). Dans les phrases "X est un petit félin" et "Le X a mangé la souris", le modèle devrait comprendre que le X fait référence au mot "chat".

Une fois ces représentations créées, elles peuvent être utilisées pour différentes tâches et applications. L'une de ces applications est la génération de langage. La procédure pour générer du langage en utilisant un modèle linguistique est la suivante : 1) étant donné le contexte, générer une distribution de probabilité pour le prochain token sur tous les tokens du vocabulaire ; 2) choisir le token avec la probabilité la plus élevée ; 3) ajouter ce token à la séquence, et répéter. Une fonction qui calcule la perte de performance du modèle vérifie les réponses correctes et met à jour le modèle en conséquence.

Pourquoi est-ce essentiel ? Tous les modèles d'IA générative, comme ChatGPT, utilisent ces méthodes comme base fondamentale pour leurs capacités de génération de langage.

De nouveaux modèles LLM sont publiés presque chaque jour. Certains des modèles les plus connus sont les modèles propriétaires GPT (3.5 et 4), tandis que d'autres, tels que LLaMa et Falcon, sont open-source. Récemment, Mistral a publié un nouveau modèle conçu en France, montrant des résultats prometteurs.

Optimisation des grands modèles : améliorer l'efficacité, la précision et la vitesse

Libérer le potentiel des LLM : techniques d'optimisation pour un déploiement fluide en entreprise

Les grands modèles de langage (LLM) possèdent des millions ou des milliards de paramètres. Par conséquent, les déployer pour des tâches en entreprise est un défi, compte tenu des ressources limitées au sein des sociétés.

Ainsi, les chercheurs s'efforcent d'obtenir des performances comparables ou compétitives à partir de modèles plus petits par rapport à leurs homologues plus grands. Examinons ces méthodes et comment elles peuvent être utilisées pour optimiser le déploiement des LLM dans un contexte d'entreprise.

La première méthode s'appelle la distillation. Dans la distillation, nous avons deux modèles : l'élève et le professeur. Le modèle élève est entraîné à reproduire le comportement statistique du modèle professeur, en se concentrant soit sur les prédictions finales, soit sur les couches cachées du modèle. La deuxième approche, appelée quantification, implique de réduire la précision ou la taille en bits des valeurs numériques, optimisant ainsi l'efficacité computationnelle et l'utilisation de la mémoire. Enfin, le pruning (élagage) consiste à supprimer les connexions, poids ou neurones inutiles ou moins critiques pour réduire la taille du modèle et les exigences computationnelles. La technique d'élagage la plus connue est LoRA, une méthode cruciale pour obtenir des grands modèles de langage efficaces et compacts.

Pourquoi est-ce essentiel ? Exploiter des modèles plus petits pour obtenir des performances comparables ou supérieures à celles de leurs homologues plus grands offre une solution prometteuse pour les entreprises cherchant à développer une technologie de pointe avec des ressources limitées.