Ce que les entreprises doivent savoir sur les grands modèles linguistiques (LLM)

Qu'il s'agisse de façonner des histoires, de simplifier des articles complexes ou de s'engager dans des conversations qui semblent véritablement humaines, les grands modèles linguistiques (LLM) sont à l'origine d'une nouvelle ère de l'IA.

Dans cet article, nous partageons notre expérience d'une décennie en tant que société de développement de logiciels d'IA et plongeons dans le monde des LLM, en dévoilant leurs entrailles et en explorant comment ils remodèlent l'avenir de l'intelligence artificielle.

Commençons par les bases : que sont les grands modèles de langage ?

Un grand modèle de langage est un algorithme entraîné pour reconnaître, résumer, traduire, prédire et générer toute forme de texte.

En quoi les LLM diffèrent-ils des modèles linguistiques traditionnels ?

Les grands modèles de langage relèvent d'algorithmes d'apprentissage en profondeur connus sous le nom de réseaux de neurones transformateurs . C'est l'architecture du transformateur qui a permis de dépasser les limites des modèles de langage traditionnels qui existent depuis des années.

Les modèles de langage traditionnels fonctionnaient de manière séquentielle, traitant un mot (ou un caractère) à la fois et fournissant un résultat une fois que l'intégralité du texte saisi avait été consommée. Bien qu’assez fonctionnels, ces modèles présentaient un défaut notable : ils « oubliaient » le début d’une séquence avant d’atteindre la fin.

Tout a changé en 2014, lorsque le mécanisme d’attention a été introduit, qui a ensuite été popularisé par Google. Le mécanisme d'attention a permis un changement de paradigme par rapport au traitement séquentiel, permettant à un modèle de transformateur de percevoir simultanément l'intégralité de la séquence.

Cela a révolutionné la compréhension du contexte par les machines. En prenant en compte l'intégralité de l'entrée à la fois, le modèle de transformateur acquiert la capacité de comprendre les nuances et les relations complexes entre les mots d'un texte.

Comment fonctionnent les LLM sous le capot ?

Les grands modèles de langage apprennent à partir des données.

Les ensembles de données utilisés pour former les LLM sont énormes. Par exemple, le célèbre et très apprécié GPT4 d'OpenAI aurait été formé sur environ 13 000 milliards de jetons (pensez : unités de texte de base qu'un modèle peut traiter).

Le modèle apprend progressivement les mots, les concepts qui les sous-tendent et les relations entre eux. Une fois qu’un modèle en a suffisamment appris, il peut transférer ses « connaissances » pour résoudre des problèmes plus complexes, comme la prédiction et la génération de texte.

C'est possible grâce à une architecture de transformateur bi-composant composée d'un codeur et d'un décodeur :

Dans l'image, « décalé vers la droite » signifie que lors de la génération de chaque jeton dans la séquence de sortie, le modèle considère les jetons générés précédemment (qui sont « situés » à gauche) comme contexte. Ainsi, le modèle « revient » sur les jetons qu'il a déjà générés pour déterminer le prochain jeton de la séquence. Source de l'image : ITRex

Une fois qu'un texte d'entrée est introduit dans un modèle, il est converti en jetons qui peuvent être des parties de mots, des mots entiers, des parties de phrases ou des phrases complètes. Les jetons sont ensuite convertis en représentations spatiales vectorielles qui préservent la signification initiale du jeton.

L'encodeur structure ces représentations, sélectionne les détails importants et crée un vecteur de contexte basé sur cela. Ainsi, le vecteur de contexte contient l’essence de l’ensemble du texte saisi.

Sur la base du résultat initial et en s'appuyant sur le vecteur de contexte, le décodeur génère un résultat cohérent, par exemple en sélectionnant le mot le plus approprié pour terminer une phrase. En répétant ce processus, un modèle de transformateur peut générer le passage entier mot par mot.

En raison de ce processus de formation approfondi, les LLM ne se limitent pas à effectuer une tâche spécifique et peuvent servir à plusieurs cas d'utilisation. Ces types de modèles sont également appelés modèles de base. Cependant, vous pouvez affiner les modèles de base pour effectuer une tâche précise en leur fournissant de petits éléments de données sur lesquels se concentrer.

Comment les grands modèles de langage sont-ils utilisés en entreprise ?

Les grands modèles linguistiques s’avèrent être des atouts précieux dans tous les secteurs. Voici quelques cas d’utilisation pour vous donner une idée de ce dont sont capables les LLM.

1. Chatbots et assistants virtuels

Les LLM stimulent l’évolution du service client et de l’engagement. Les chatbots et les assistants virtuels optimisés par les LLM peuvent traiter des demandes complexes, fournir des recommandations personnalisées et engager des conversations de type humain, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et l'efficacité opérationnelle.

Les entreprises énergétiques, comme Essent, font face à un afflux constant de demandes de service client. Jeroen Roes, responsable principal du programme d'IA conversationnelle chez Esse nt, affirme que l'entreprise s'appuie sur la téléphonie comme principal outil de service client depuis des décennies. Cependant, face à l'intensification de la concurrence et à l'augmentation des demandes de service client, Essent a reconnu la nécessité de réinventer ses opérations pour conserver un avantage concurrentiel.

L’entreprise a vu une opportunité dans les chatbots basés sur LLM. En exploitant cette technologie innovante, Essent a réussi à répondre aux besoins croissants en matière de service client.

2. Analyse du sentiment, étude de marché et prévision des tendances

Les entreprises exploitent les LLM pour analyser les sentiments afin d'évaluer l'opinion publique, suivre la perception de la marque et prédire les tendances du marché. En analysant de vastes ensembles de données, les LLM aident les entreprises à prendre des décisions éclairées, à optimiser leurs stratégies marketing et à garder une longueur d'avance sur la concurrence.

Par exemple, Sprinklr, une plateforme de gestion des réseaux sociaux et d'engagement client, exploite de grands modèles de langage pour l'analyse des sentiments. Cela aide les entreprises à surveiller et à participer aux discussions liées à leur marque ou à leur produit sur les réseaux sociaux. La plateforme de Sprinklr analyse les données des réseaux sociaux pour identifier les modèles de sentiments et fournir des informations précieuses sur le comportement et les préférences des clients.

3. Génération de contenu

Les LLM changent les anciennes approches de rédaction de contenu. Ils peuvent générer des articles, des rapports et des descriptions de produits de haute qualité. Le contenu généré par les LLM peut être personnalisé pour s'adapter aux voix spécifiques de la marque, garantissant ainsi cohérence et authenticité. Voici quelques LLM remarquables utilisés pour la génération de contenu dans tous les secteurs :

• GPT-3, 4 : ces modèles excellent dans la génération de dialogues de type humain, la rédaction, la traduction et de nombreuses autres tâches liées au langage.
• LaMDA : LaMDA de Google est conçu pour engager des conversations et générer du texte, offrant des applications précieuses dans l'interaction humaine
• Megatron-Turing NLG : modèle de langage polyvalent, Megatron-Turing NLG est utilisé pour un large éventail de tâches basées sur du texte et est particulièrement connu pour sa forte prise en charge de plusieurs langues.
• DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney : ces modèles sont experts dans la génération d'images basées sur des descriptions textuelles, ouvrant de nouvelles possibilités dans la génération de contenu créatif.

4. Recommandations personnalisées

Les plateformes de commerce électronique et les services de streaming exploitent les LLM pour fournir des recommandations personnalisées aux utilisateurs. Ces modèles analysent le comportement et les préférences des utilisateurs pour organiser du contenu, des produits et des services adaptés aux goûts individuels, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélisation des clients.

Par exemple, Instacart, un service de livraison de courses, utilise les LLM pour répondre aux questions nutritionnelles et proposer des recommandations de produits personnalisées.

Adopter des LLM pour les entreprises : facteurs à prendre en compte

L'intégration de grands modèles linguistiques dans vos opérations commerciales est une démarche stratégique qui peut générer des avantages significatifs. Cependant, il est crucial de mener cette transformation de manière réfléchie et méticuleuse. Nous examinons ici les facteurs essentiels à prendre en compte lors de l'adoption de LLM pour votre entreprise.

1. Infrastructure et ressources disponibles

Les LLM sont avides de puissance de traitement et nécessitent donc une infrastructure robuste. Avant de vous lancer, évaluez votre infrastructure informatique actuelle et déterminez si elle peut répondre aux demandes de calcul substantielles des LLM, ou si une mise à niveau ou une extension est nécessaire.

Gardez également à l’esprit que les LLM peuvent être gourmands en ressources. À mesure que votre entreprise se développe et que vous dépendez davantage des LLM, l’évolutivité devient essentielle. Assurez-vous que votre infrastructure est non seulement adaptée aux besoins actuels, mais qu’elle peut également s’adapter aux besoins futurs. L'évolutivité peut impliquer l'ajout de serveurs plus puissants, l'utilisation de solutions basées sur le cloud, ou une combinaison des deux.

2. Choisissez si vous souhaitez passer à l'Open Source ou au personnalisé

Il existe deux manières courantes d'adopter les LLM : affiner un modèle open source ou former un modèle personnalisé. Votre choix doit correspondre à vos objectifs commerciaux.

Les modèles open source, comme GPT-3,5, offrent un point d'entrée rentable pour expérimenter des applications basées sur l'IA. Ils sont pré-formés sur de vastes ensembles de données et peuvent effectuer un large éventail de tâches liées au langage. Cependant, ils peuvent ne pas être adaptés à vos besoins spécifiques, ce qui nécessite un ajustement précis.

Si vous avez besoin d’un avantage concurrentiel et d’une plus grande flexibilité, les modèles personnalisés sont la solution idéale. Ils offrent une flexibilité de déploiement, vous permettant d'adapter la structure, la configuration et la taille du modèle à vos besoins et objectifs spécifiques. Par exemple, si vous exploitez une plateforme de commerce électronique, un LLM personnalisé peut être formé pour mieux comprendre les requêtes spécifiques au produit et les interactions des utilisateurs.

3. Peser l’expertise et les compétences disponibles

Un déploiement LLM réussi repose sur une équipe compétente. Les experts en traitement du langage naturel, en apprentissage automatique et en apprentissage profond sont des atouts cruciaux. Ces professionnels peuvent affiner et optimiser les LLM pour votre cas d'utilisation spécifique, garantissant ainsi qu'ils répondent efficacement à vos objectifs commerciaux.

Et si vous manquez d’expertise en interne, envisagez de vous associer à des fournisseurs de services d’IA générative. Spécialisés dans l’élaboration de solutions d’IA, ils peuvent fournir les compétences et les conseils nécessaires.

4. Assurez-vous de prendre en compte les exigences en matière de gouvernance et de conformité des données

Les entreprises opérant dans les secteurs de la santé, de la finance et d’autres secteurs réglementés adhèrent à des réglementations strictes en matière de confidentialité des données. Par conséquent, lors de la mise en œuvre des LLM, ils doivent prêter attention à la gouvernance et à la conformité des données.

Établissez des politiques de gouvernance des données et des mesures de conformité robustes pour protéger les données des utilisateurs et maintenir la confiance. Le cryptage, les contrôles d'accès et les pistes d'audit sont des éléments essentiels de la protection des données. Assurez-vous également que vos LLM sont conformes aux réglementations spécifiques à votre secteur, comme la HIPAA dans le domaine de la santé.

Défis et risques associés aux LLM

Si les LLM offrent des capacités remarquables, ils présentent également des défis dont les entreprises doivent être conscientes. Ici, nous examinons ces défis et proposons des solutions pour garantir une mise en œuvre réussie du LLM :

Défi 1. Biais dans les données de formation

Les LLM apprennent à partir de vastes ensembles de données, mais ces ensembles de données peuvent contenir des biais présents dans les sources originales. En conséquence, le contenu généré par LLM peut involontairement perpétuer ou amplifier ce biais.

Atténuation : auditez et ajustez régulièrement les LLM pour identifier et supprimer les biais. Implémentez des algorithmes et des directives de détection de biais pendant la formation du modèle pour réduire les biais dans la sortie. De plus, envisagez de diversifier les ensembles de données de formation pour minimiser les biais inhérents.

Défi 2. Problèmes de confidentialité et de sécurité des données

Les LLM traitent souvent des données clients sensibles ou des informations exclusives. Des mesures de sécurité inadéquates peuvent entraîner des violations de données.

Atténuation : mettez en œuvre des mesures strictes de sécurité des données, notamment le cryptage des données sensibles, des contrôles d'accès pour restreindre l'accès aux données au personnel autorisé uniquement et le respect des réglementations pertinentes en matière de protection des données (par exemple, RGPD, HIPAA). Mettez régulièrement à jour les protocoles de sécurité pour garder une longueur d’avance sur les menaces émergentes.

Défi 3. Courbe d’apprentissage et résistance des employés

Les employés habitués aux flux de travail traditionnels peuvent résister à l'intégration des LLM, les considérant comme des perturbateurs ou des menaces pour leurs fonctions.

Atténuation : investissez dans des programmes de formation complets pour perfectionner les compétences des employés et les familiariser avec la technologie LLM. Mettre en œuvre des stratégies de gestion du changement qui impliquent les employés dans le processus de transition et mettre l'accent sur les avantages des LLM pour améliorer l'efficacité et la productivité.

Défi 4. Risque de dépendance excessive

S'appuyer fortement sur les LLM, en particulier lorsqu'il s'agit de générer des messages destinés à la communication d'entreprise, peut diluer l'authenticité et la créativité de la marque.

Atténuation : trouvez un équilibre entre l'automatisation et la créativité humaine. Utilisez les LLM comme outils pour aider et augmenter la créativité humaine plutôt que de la remplacer. Examinez et modifiez en permanence le contenu généré par LLM pour l'aligner sur la voix et les valeurs uniques de votre marque.

Résumer

Les grands modèles de langage sont des outils puissants qui promettent de stimuler l’innovation, d’améliorer l’expérience client et d’optimiser les opérations. Comprendre les subtilités des LLM et les considérations liées à leur adoption est vital pour les entreprises qui recherchent un avantage concurrentiel.

Si vous envisagez de vous lancer dans l'aventure LLM et d'explorer les possibilités illimitées qu'ils offrent, nous sommes là pour vous aider ! Contactez ITRex, nous répondrons à toutes les questions sans réponse et vous aiderons à embrasser l'avenir avec les LLM.

Publié initialement sur https://itrexgroup.com le 26 septembre 2023.