{"id":10804,"date":"2023-12-07T15:36:49","date_gmt":"2023-12-07T15:36:49","guid":{"rendered":"https:\/\/novelis.io\/?post_type=research-lab&#038;p=10804"},"modified":"2025-07-07T12:58:21","modified_gmt":"2025-07-07T12:58:21","slug":"decouvrez-les-differentes-technologies-existantes-dans-le-domaine-de-la-modelisation-linguistique-en-particulier-avec-les-grands-modeles-de-langage-llm","status":"publish","type":"research-lab","link":"https:\/\/novelis.io\/fr\/research-lab\/decouvrez-les-differentes-technologies-existantes-dans-le-domaine-de-la-modelisation-linguistique-en-particulier-avec-les-grands-modeles-de-langage-llm\/","title":{"rendered":"D\u00e9couvrez les diff\u00e9rentes technologies existantes dans le domaine de la mod\u00e9lisation linguistique, en particulier avec les grands mod\u00e8les de langage (LLM)."},"content":{"rendered":"\n<h3 class=\"wp-block-heading\">StreamingLLM : Permettre aux LLM de r\u00e9pondre en temps r\u00e9el<\/h3>\n\n\n\n<p>StreamingLLM : briser la limitation de contexte court<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"1200\" src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/StreamingLLM-Breaking-The-Short-Context-Curse.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-9592\" style=\"aspect-ratio:1;width:451px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/StreamingLLM-Breaking-The-Short-Context-Curse.png 1200w, https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/StreamingLLM-Breaking-The-Short-Context-Curse-600x600.png 600w, https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/StreamingLLM-Breaking-The-Short-Context-Curse-250x250.png 250w, https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/StreamingLLM-Breaking-The-Short-Context-Curse-768x768.png 768w, https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/StreamingLLM-Breaking-The-Short-Context-Curse-30x30.png 30w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Avez-vous d\u00e9j\u00e0 eu une conversation prolong\u00e9e avec un chatbot (comme ChatGPT), pour vous rendre compte qu\u2019il a perdu le fil ou n&rsquo;est plus aussi coh\u00e9rent ? Ou vous \u00eates-vous retrouv\u00e9 face \u00e0 une limite de longueur d&rsquo;entr\u00e9e \u00e9puis\u00e9e avec les API de certains fournisseurs de mod\u00e8les de langage ? La principale contrainte des LLM est la longueur de contexte limit\u00e9e, ce qui emp\u00eache des interactions prolong\u00e9es et de tirer pleinement parti de leurs capacit\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<p>Des chercheurs du MIT, de Meta AI et de l&rsquo;universit\u00e9 Carnegie Mellon ont publi\u00e9 un article intitul\u00e9 \u00ab\u00a0Efficient Streaming Language Models With Attention Sinks\u00a0\u00bb. Cet article pr\u00e9sente une nouvelle technique permettant d&rsquo;augmenter la longueur d&rsquo;entr\u00e9e des LLM sans perte d&rsquo;efficacit\u00e9 ni d\u00e9gradation des performances, et ce, sans avoir \u00e0 r\u00e9entra\u00eener les mod\u00e8les.<\/p>\n\n\n\n<p>Le cadre StreamingLLM stocke les quatre premiers jetons (appel\u00e9s \u00ab\u00a0sinks\u00a0\u00bb) dans un cache KV en tant que \u00ab\u00a0Attention Sink\u00a0\u00bb sur des mod\u00e8les pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s comme LLaMA, Mistral, Falcon, etc. Ces jetons essentiels r\u00e9solvent les d\u00e9fis de performance li\u00e9s \u00e0 l&rsquo;attention classique, permettant d\u2019\u00e9tendre les capacit\u00e9s des LLM au-del\u00e0 des limites de taille de contexte et de cache. L\u2019utilisation de StreamingLLM aide \u00e0 r\u00e9duire la perplexit\u00e9 (indicateur de la capacit\u00e9 d\u2019un mod\u00e8le \u00e0 pr\u00e9dire le prochain mot dans un contexte) ainsi que la complexit\u00e9 de calcul du mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Pourquoi est-ce important ?<\/strong> Cette technique permet aux LLM de g\u00e9rer des s\u00e9quences de plus de 4 millions de jetons sans r\u00e9entra\u00eenement, tout en minimisant la latence et l&#8217;empreinte m\u00e9moire par rapport aux m\u00e9thodes pr\u00e9c\u00e9dentes.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">RLHF : Adapter les mod\u00e8les d&rsquo;IA gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;intervention humaine<\/h3>\n\n\n\n<p>Renforcer l&rsquo;IA avec l\u2019apprentissage par renforcement \u00e0 partir du feedback humain<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"1200\" src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Unlocking-the-Power-of-Reinforcement-Learning-from-Human-Feedback-for-Natural-Language-Processing.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-9596\" style=\"aspect-ratio:1;width:440px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Unlocking-the-Power-of-Reinforcement-Learning-from-Human-Feedback-for-Natural-Language-Processing.png 1200w, https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Unlocking-the-Power-of-Reinforcement-Learning-from-Human-Feedback-for-Natural-Language-Processing-600x600.png 600w, https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Unlocking-the-Power-of-Reinforcement-Learning-from-Human-Feedback-for-Natural-Language-Processing-250x250.png 250w, https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Unlocking-the-Power-of-Reinforcement-Learning-from-Human-Feedback-for-Natural-Language-Processing-768x768.png 768w, https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Unlocking-the-Power-of-Reinforcement-Learning-from-Human-Feedback-for-Natural-Language-Processing-30x30.png 30w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Le Renforcement par l&rsquo;Apprentissage de Retours Humains (RLHF) est une avanc\u00e9e importante dans le traitement du langage naturel (NLP). Il permet d\u2019ajuster les mod\u00e8les de machine learning en utilisant l\u2019intuition humaine, rendant les syst\u00e8mes d&rsquo;IA plus contextuels. Le RLHF est une m\u00e9thode d\u2019apprentissage o\u00f9 les mod\u00e8les d&rsquo;IA (ici, les LLM) sont affin\u00e9s via des feedbacks humains. Cela implique de cr\u00e9er un \u00ab\u00a0mod\u00e8le de r\u00e9compense\u00a0\u00bb bas\u00e9 sur des retours, qui sert ensuite \u00e0 optimiser le comportement de l&rsquo;agent IA par le biais d\u2019algorithmes de renforcement. En pratique, le RLHF permet aux machines d\u2019apprendre et de s&rsquo;am\u00e9liorer gr\u00e2ce aux jugements des \u00e9valuateurs humains. Par exemple, un mod\u00e8le d&rsquo;IA peut \u00eatre form\u00e9 pour g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sum\u00e9s convaincants ou engager des conversations plus pertinentes en utilisant le RLHF.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Pourquoi est-ce essentiel ?<\/strong> Comprendre le RLHF est crucial pour saisir l&rsquo;\u00e9volution du NLP et des LLM, et comment ils offrent des r\u00e9ponses claires et engageantes. RLHF permet d\u2019aligner les mod\u00e8les d&rsquo;IA sur les valeurs humaines en fournissant des r\u00e9ponses plus proches de nos pr\u00e9f\u00e9rences.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">RAG : Combiner les LLM avec des bases de donn\u00e9es externes<\/h3>\n\n\n\n<p>L\u2019efficacit\u00e9 simple du Retrieval Augmented Generation (RAG)<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"1200\" src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/The-Surprisingly-Simple-Efficiency-of-Retrieval-Augmented-Generation-RAG.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-9599\" style=\"aspect-ratio:1;width:444px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/The-Surprisingly-Simple-Efficiency-of-Retrieval-Augmented-Generation-RAG.png 1200w, https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/The-Surprisingly-Simple-Efficiency-of-Retrieval-Augmented-Generation-RAG-600x600.png 600w, https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/The-Surprisingly-Simple-Efficiency-of-Retrieval-Augmented-Generation-RAG-250x250.png 250w, https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/The-Surprisingly-Simple-Efficiency-of-Retrieval-Augmented-Generation-RAG-768x768.png 768w, https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/The-Surprisingly-Simple-Efficiency-of-Retrieval-Augmented-Generation-RAG-30x30.png 30w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>L\u2019intelligence artificielle progresse rapidement avec des mod\u00e8les comme GPT-4, Mistral, et Llama qui fixent de nouveaux standards. Cependant, ces mod\u00e8les restent limit\u00e9s par leurs connaissances internes. En septembre 2020, Meta AI a introduit le cadre RAG (Retrieval Augmented Generation), con\u00e7u pour am\u00e9liorer les r\u00e9ponses des LLM en int\u00e9grant des sources de connaissance externes et en enrichissant leurs bases de donn\u00e9es internes. RAG est un syst\u00e8me d&rsquo;IA qui combine les LLM avec des bases de donn\u00e9es externes pour fournir des r\u00e9ponses pr\u00e9cises et actualis\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Pourquoi est-ce essentiel ?<\/strong> Les LLM sont souvent limit\u00e9s par des donn\u00e9es obsol\u00e8tes et peuvent g\u00e9n\u00e9rer des informations erron\u00e9es. Le RAG r\u00e9sout ces probl\u00e8mes en assurant une pr\u00e9cision factuelle et une coh\u00e9rence, r\u00e9duisant la n\u00e9cessit\u00e9 de r\u00e9entra\u00eener fr\u00e9quemment les mod\u00e8les. Cela permet de diminuer les ressources computationnelles et financi\u00e8res n\u00e9cessaires au maintien des LLM.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">CoT : Concevoir les meilleurs prompts pour obtenir les meilleurs r\u00e9sultats<\/h3>\n\n\n\n<p>Chain-of-Thought : les LLM peuvent-ils raisonner ?<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"1200\" src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Chain-of-Thought-Can-large-language-models-reason.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-9602\" style=\"aspect-ratio:1;width:436px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Chain-of-Thought-Can-large-language-models-reason.png 1200w, https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Chain-of-Thought-Can-large-language-models-reason-600x600.png 600w, https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Chain-of-Thought-Can-large-language-models-reason-250x250.png 250w, https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Chain-of-Thought-Can-large-language-models-reason-768x768.png 768w, https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Chain-of-Thought-Can-large-language-models-reason-30x30.png 30w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Nous avons explor\u00e9 comment mieux utiliser les LLM gr\u00e2ce au <strong>Chain-of-Thought (CoT)<\/strong>, une technique de prompt engineering. Cette m\u00e9thode consiste \u00e0 structurer les prompts de mani\u00e8re \u00e0 d\u00e9composer un probl\u00e8me complexe en sous-probl\u00e8mes plus simples, simulant la fa\u00e7on dont les humains r\u00e9solvent les probl\u00e8mes. Cela fonctionne bien pour des t\u00e2ches de raisonnement arithm\u00e9tique, de bon sens, et de logique symbolique.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Pourquoi est-ce essentiel ?<\/strong> Appliquer la technique CoT peut am\u00e9liorer les r\u00e9sultats lorsqu\u2019il s\u2019agit de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes arithm\u00e9tiques, de bon sens ou de logique dans les LLM. Cela aide \u00e9galement \u00e0 comprendre o\u00f9 le mod\u00e8le pourrait se tromper<\/p>\n","protected":false},"featured_media":10779,"template":"","categories":[510],"custom_tag":[87,460],"class_list":["post-10804","research-lab","type-research-lab","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-lab-news-2","custom_tag-ia","custom_tag-llm-fr"],"acf":{"externel_link":"","summary":"","filter_opacity":"70","subtitle":"","reading_time":"","authors":"","document_to_download":{"upload_a_file":false,"download_without_form":false,"file":false,"url":""},"show_recent_block_on_the_bottom_of_the_page":false},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v25.6 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>D\u00e9couvrez les diff\u00e9rentes technologies existantes dans le domaine de la mod\u00e9lisation linguistique<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La principale contrainte des LLM est la longueur de contexte limit\u00e9e, ce qui 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