D\u00e9couvrez les technologies de mod\u00e9lisation linguistique, et en particulier les LLM. Dans deux articles informatifs, notre \u00e9quipe d’experts a partag\u00e9 avec vous les technologies existantes.<\/p>\n\n\n\n
LLM (Large Language Model)<\/strong> : type de programme d’intelligence artificielle capable de reconna\u00eetre et de g\u00e9n\u00e9rer du texte.<\/h3>\n\n\n\n
Mod\u00e9lisation du langage et IA g\u00e9n\u00e9rative<\/p>\n\n\n\n
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La mod\u00e9lisation du langage est une technologie d’IA innovante qui a \u00e9merg\u00e9 dans le domaine de l’intelligence artificielle, transformant les industries, la communication et la recherche d’informations. En utilisant des m\u00e9thodes d’apprentissage automatique, la mod\u00e9lisation du langage cr\u00e9e des mod\u00e8les linguistiques (LM) pour aider les ordinateurs \u00e0 comprendre le langage humain, et elle alimente les assistants virtuels et les applications comme ChatGPT. Regardons de plus pr\u00e8s comment cela fonctionne.<\/p>\n\n\n\n
Pour que les ordinateurs comprennent le langage \u00e9crit, les LM le transforment en repr\u00e9sentations num\u00e9riques. Les LM actuels analysent de grands ensembles de donn\u00e9es textuelles et, en utilisant des techniques statistiques et probabilistes, ils utilisent la probabilit\u00e9 qu’un mot apparaisse dans une phrase pour cr\u00e9er les repr\u00e9sentations vectorielles des mots. Les LM sont entra\u00een\u00e9s \u00e0 travers des t\u00e2ches de pr\u00e9-entra\u00eenement. Une telle t\u00e2che pourrait impliquer de pr\u00e9dire un mot bas\u00e9 sur son contexte (c’est-\u00e0-dire les mots qui le pr\u00e9c\u00e8dent ou le suivent). Dans les phrases \u00ab\u00a0X est un petit f\u00e9lin\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0Le X a mang\u00e9 la souris\u00a0\u00bb, le mod\u00e8le devrait comprendre que le X fait r\u00e9f\u00e9rence au mot \u00ab\u00a0chat\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
Une fois ces repr\u00e9sentations cr\u00e9\u00e9es, elles peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour diff\u00e9rentes t\u00e2ches et applications. L’une de ces applications est la g\u00e9n\u00e9ration de langage. La proc\u00e9dure pour g\u00e9n\u00e9rer du langage en utilisant un mod\u00e8le linguistique est la suivante : 1) \u00e9tant donn\u00e9 le contexte, g\u00e9n\u00e9rer une distribution de probabilit\u00e9 pour le prochain token sur tous les tokens du vocabulaire ; 2) choisir le token avec la probabilit\u00e9 la plus \u00e9lev\u00e9e ; 3) ajouter ce token \u00e0 la s\u00e9quence, et r\u00e9p\u00e9ter. Une fonction qui calcule la perte de performance du mod\u00e8le v\u00e9rifie les r\u00e9ponses correctes et met \u00e0 jour le mod\u00e8le en cons\u00e9quence.<\/p>\n\n\n\n
Pourquoi est-ce essentiel ?<\/strong> Tous les mod\u00e8les d’IA g\u00e9n\u00e9rative, comme ChatGPT, utilisent ces m\u00e9thodes comme base fondamentale pour leurs capacit\u00e9s de g\u00e9n\u00e9ration de langage.<\/p>\n\n\n\n
De nouveaux mod\u00e8les LLM sont publi\u00e9s presque chaque jour. Certains des mod\u00e8les les plus connus sont les mod\u00e8les propri\u00e9taires GPT (3.5 et 4), tandis que d’autres, tels que LLaMa et Falcon, sont open-source. R\u00e9cemment, Mistral a publi\u00e9 un nouveau mod\u00e8le con\u00e7u en France, montrant des r\u00e9sultats prometteurs.<\/p>\n\n\n\n
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Optimisation des grands mod\u00e8les : am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9, la pr\u00e9cision et la vitesse<\/h3>\n\n\n\n
Lib\u00e9rer le potentiel des LLM : techniques d’optimisation pour un d\u00e9ploiement fluide en entreprise<\/p>\n\n\n\n
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Les grands mod\u00e8les de langage (LLM) poss\u00e8dent des millions ou des milliards de param\u00e8tres. Par cons\u00e9quent, les d\u00e9ployer pour des t\u00e2ches en entreprise est un d\u00e9fi, compte tenu des ressources limit\u00e9es au sein des soci\u00e9t\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n
Ainsi, les chercheurs s’efforcent d’obtenir des performances comparables ou comp\u00e9titives \u00e0 partir de mod\u00e8les plus petits par rapport \u00e0 leurs homologues plus grands. Examinons ces m\u00e9thodes et comment elles peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour optimiser le d\u00e9ploiement des LLM dans un contexte d’entreprise.<\/p>\n\n\n\n
La premi\u00e8re m\u00e9thode s’appelle la distillation<\/strong>. Dans la distillation, nous avons deux mod\u00e8les : l’\u00e9l\u00e8ve et le professeur. Le mod\u00e8le \u00e9l\u00e8ve est entra\u00een\u00e9 \u00e0 reproduire le comportement statistique du mod\u00e8le professeur, en se concentrant soit sur les pr\u00e9dictions finales, soit sur les couches cach\u00e9es du mod\u00e8le. La deuxi\u00e8me approche, appel\u00e9e quantification<\/strong>, implique de r\u00e9duire la pr\u00e9cision ou la taille en bits des valeurs num\u00e9riques, optimisant ainsi l’efficacit\u00e9 computationnelle et l’utilisation de la m\u00e9moire. Enfin, le pruning<\/strong> (\u00e9lagage) consiste \u00e0 supprimer les connexions, poids ou neurones inutiles ou moins critiques pour r\u00e9duire la taille du mod\u00e8le et les exigences computationnelles. La technique d’\u00e9lagage la plus connue est LoRA<\/strong>, une m\u00e9thode cruciale pour obtenir des grands mod\u00e8les de langage efficaces et compacts.<\/p>\n\n\n\n
Pourquoi est-ce essentiel ?<\/strong> Exploiter des mod\u00e8les plus petits pour obtenir des performances comparables ou sup\u00e9rieures \u00e0 celles de leurs homologues plus grands offre une solution prometteuse pour les entreprises cherchant \u00e0 d\u00e9velopper une technologie de pointe avec des ressources limit\u00e9es.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":10783,"template":"","categories":[510],"custom_tag":[],"class_list":["post-10806","research-lab","type-research-lab","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-lab-news-2"],"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":"\nLanguage modeling technologies (LLM)<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"LLM (Large Language Model) : type de programme d'intelligence artificielle 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