Comprendre les composants des grands modèles de langage (LLM) et leurs pratiques de gestion des données

Les grands modèles de langage (LLM) transforment notre utilisation de la technologie en permettant aux machines de comprendre et de générer du texte à consonance humaine. Face à la généralisation de ces modèles dans les applications quotidiennes, comprendre leur fonctionnement, leurs composants et la gestion des données devient crucial. Cet article aborde divers aspects des LLM, notamment leurs principaux composants, les méthodes de mise à jour des données et l'importance de l'utilisation des informations actuelles.

Neural Network

Composants des grands modèles de langage (LLM)

Les LLM se composent de plusieurs éléments essentiels qui interagissent pour un traitement et une génération de texte efficaces. En voici les éléments clés :

1. Tokenisation

La tokenisation est la première étape de la compréhension d'un texte. Elle consiste à décomposer les phrases en unités plus petites appelées tokens, qui peuvent être des mots, des sous-mots ou même des caractères. Par exemple, la phrase « Le renard brun rapide » peut être tokenisée en les mots « Le », « rapide », « brun » et « renard ».

La flexibilité de la tokenisation aide les LLM à gérer différentes langues et dialectes, améliorant ainsi leurs capacités dans des tâches telles que la traduction et l'analyse des sentiments.

2. Incorporations

Après la tokenisation, les jetons sont transformés en représentations numériques appelées plongements. Ces plongements, présentés sous forme de vecteurs denses, capturent le sens des mots. Par exemple, les mots « roi » et « reine » peuvent avoir des plongements similaires, reflétant leurs significations respectives.

Les incorporations permettent aux étudiants de LLM de comprendre les synonymes et les nuances de sens des mots selon le contexte. Cette compréhension est essentielle pour effectuer des tâches telles que la traduction, la synthèse et la création de textes naturels.

3. Architecture du réseau neuronal

La structure du réseau neuronal est essentielle au fonctionnement des LLM. La plupart d'entre eux utilisent des architectures de transformateurs incluant des mécanismes d'attention et des réseaux à réaction directe. Par exemple, dans une phrase, le modèle peut déterminer que le mot « it » renvoie à « the fox » (le renard) plutôt qu'à « the quick » (le rapide).

Cette capacité à prendre en compte des contextes plus larges permet aux étudiants en master de produire des textes fluides et cohérents. Des recherches ont montré que les modèles utilisant des transformateurs peuvent atteindre des niveaux de performance supérieurs à 90 % sur diverses tâches en langage naturel.

4. Données de formation

Les données d'entraînement sont fondamentales pour les LLM, car elles leur fournissent des exemples variés d'utilisation de la langue. Les LLM s'appuient souvent sur des ensembles de données volumineux comprenant des milliards de mots issus de livres, d'articles et de médias sociaux. Par exemple, le GPT-3 d'OpenAI a été entraîné sur un ensemble de données comprenant plus de 570 Go de données textuelles.

La qualité et la variété de ces données d'entraînement influencent directement la compréhension du langage par le modèle. Un ensemble de données bien choisi permet aux LLM de générer des réponses plus précises et plus pertinentes.

5. Réglage fin

Le réglage fin permet de personnaliser un LLM pré-entraîné pour une tâche particulière. Cela implique d'entraîner le modèle sur un ensemble de données plus restreint, spécifique à la tâche. Par exemple, pour qu'un modèle excelle dans les questions médicales, vous l'entraînerez sur des données issues de revues et de manuels médicaux.

Cette étape est cruciale pour améliorer la précision du modèle dans la génération de réponses appropriées et pertinentes au contexte dans différentes applications, telles que les assistants virtuels et les chatbots.

Mise à jour des données dans les grands modèles linguistiques

La mise à jour régulière des données des LLM est essentielle pour préserver leur exactitude et leur pertinence. Voici les principaux processus :

1. Apprentissage continu

L'apprentissage continu permet aux LLM de s'adapter aux nouvelles données au fil du temps. Par exemple, la mise en œuvre de l'apprentissage en ligne permet à un modèle d'intégrer les mises à jour à mesure que de nouvelles informations sont disponibles. Cette adaptabilité permet aux LLM de suivre l'évolution des tendances linguistiques et des sujets émergents tels que les nouvelles technologies ou les mouvements sociaux.

2. Recyclage

Le réentraînement consiste à actualiser les connaissances du modèle en l'exposant à de nouveaux jeux de données. Ce processus peut nécessiter des ressources importantes, car il nécessite souvent des ordinateurs puissants et un temps considérable. Par exemple, un réentraînement peut être programmé tous les quelques mois pour garantir la pertinence du modèle.

3. Conservation des données

Pour garantir une formation de haute qualité, la curation des données joue un rôle essentiel. Ce processus implique la sélection, l'organisation et la maintenance des données de formation. Par exemple, la curation des ensembles de données permet d'éviter l'inclusion de données obsolètes ou biaisées. Ainsi, un ensemble de données soigneusement organisé améliore les performances globales du LLM.

Conséquences des données obsolètes

L'utilisation de données obsolètes peut entraîner de sérieux problèmes de performance en LLM. Voici quelques problèmes clés qui peuvent survenir :

1. Précision réduite

Lorsque les LLM travaillent avec des données obsolètes, les résultats peuvent devenir inexacts. Par exemple, si un modèle s'appuie sur une base de données non mise à jour depuis des années, il peut fournir des conseils ou des informations obsolètes, ce qui sape la confiance des utilisateurs. Maintenir l'exactitude est crucial ; des études ont montré que les utilisateurs sont 50 % plus susceptibles de faire confiance à des informations récentes et pertinentes.

2. Incapacité à s'adapter

Les modèles utilisant des données obsolètes peuvent avoir du mal à s'adapter aux nouveaux termes argotiques, aux références culturelles ou aux tendances émergentes. Par exemple, un modèle conversationnel peut ne pas comprendre des expressions contemporaines, comme « OK, boomer ». Ce décalage peut entraîner une communication inefficace et un désengagement des utilisateurs.

3. Augmentation du biais

Lorsque les LLM s'appuient sur des ensembles de données obsolètes, ils peuvent perpétuer les biais existants. Si un modèle formé sur des normes sociales obsolètes n'est pas mis à jour, il peut générer des réponses reflétant ces biais, ce qui peut soulever des préoccupations éthiques, notamment dans des applications sensibles comme le recrutement ou le maintien de l'ordre.

Comprendre les paramètres dans les grands modèles de langage

Les paramètres sont les éléments internes d'un modèle, ajustés pendant l'entraînement pour influencer son comportement. Voici un aperçu des paramètres dans les LLM :

1. Définition des paramètres

Les paramètres sont des valeurs numériques qui guident l'apprentissage du modèle à partir des données. Ils évoluent pendant l'apprentissage afin de minimiser les erreurs de prédiction. Par exemple, l'ajustement des paramètres peut aider un modèle à réaliser des prédictions plus précises en fonction des requêtes des utilisateurs.

2. Types de paramètres

Les paramètres des LLM peuvent généralement être classés en deux types principaux :

• Pondérations : Ces valeurs décrivent la force des connexions entre les neurones du réseau neuronal. Par exemple, des pondérations élevées indiquent une forte influence d'un neurone sur un autre lors du traitement.

  
  

• Biais : Il s'agit de paramètres supplémentaires qui permettent au modèle de s'ajuster indépendamment des données d'entrée. Ils offrent une certaine flexibilité, permettant au modèle de mieux s'adapter aux exemples d'entraînement.

  
  

3. Échelle des paramètres

Le nombre de paramètres dans les LLM varie considérablement, allant de millions à des milliards. Par exemple, BERT de Google compte 110 millions de paramètres, tandis que GPT-3 en compte 175 milliards. Les modèles plus volumineux sont souvent plus performants, mais nécessitent davantage de puissance de calcul, tant pour l'entraînement que pour l'utilisation.

Modèles de langage volumineux couramment utilisés

Plusieurs LLM sont largement reconnus pour leurs compétences. En voici quelques exemples marquants :

1. GPT-3 (Transformateur génératif pré-entraîné 3)

GPT-3 d'OpenAI compte 175 milliards de paramètres, ce qui en fait l'un des LLM les plus complets. Il excelle dans la génération de textes cohérents et réalistes, prenant en charge des tâches telles que la synthèse et l'écriture créative. Sa polyvalence a conduit à son adoption dans des applications allant des chatbots aux assistants de codage.

2. BERT (Représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs)

Développé par Google, BERT utilise une approche bidirectionnelle pour comprendre le contexte, ce qui lui permet d'analyser les phrases plus efficacement. Il est particulièrement adapté à des tâches telles que l'analyse des sentiments et la réponse précise aux questions.

3. T5 (Transformateur de transfert de texte à texte)

T5 considère toutes les tâches de PNL comme du texte à texte. Cette flexibilité signifie que les entrées et les sorties sont au format texte, ce qui a permis d'excellentes performances dans diverses applications, notamment la traduction et la classification.

4. RoBERTa (Une approche de pré-formation BERT optimisée de manière robuste)

Version optimisée de BERT, RoBERTa améliore les performances grâce à des ensembles de données plus volumineux et des temps de formation prolongés, améliorant ainsi sa compréhension contextuelle et son utilité dans les tâches NLP.

5. XLNet

XLNet associe les modèles autorégressifs aux capacités contextuelles bidirectionnelles de BERT. Cette combinaison lui a valu une grande efficacité lors de nombreux tests de PNL, démontrant ainsi ses atouts pour la compréhension de l'ordre et du sens des mots.

Pour conclure

Comprendre les composants et les paramètres des grands modèles linguistiques est essentiel pour exploiter pleinement ces technologies. De la tokenisation et de l'intégration à l'entraînement et à la mise à jour des modèles, chaque élément joue un rôle crucial dans les performances. Comprendre la gestion des données, notamment la nécessité de mises à jour régulières, permet de garantir leur précision et leur pertinence.

À mesure que les LLM se développent et évoluent, rester informé permettra aux utilisateurs d'exploiter efficacement leurs compétences. Une compréhension approfondie de ces modèles nous prépare à apprécier leur influence significative sur le traitement du langage naturel et l'intelligence artificielle.