How do LLMs deal with lexical ambiguities?

Les modèles de langage large (LLMs), tels que GPT-3 de OpenAI, sont conçus pour comprendre et générer du texte de manière cohérente et pertinente. Toutefois, un défi majeur pour ces modèles est la gestion des ambiguïtés lexicales. Les ambiguïtés lexicales se produisent lorsqu’un mot ou une expression peut avoir plusieurs significations différentes, dépendant du contexte.

Comment les LLMs gèrent-ils les ambiguïtés lexicales ?

1. Contexte et Co-occurrence
Les LLMs comme GPT-3, BERT, et autres utilisent des techniques avancées de traitement du langage naturel (NLP) pour utiliser le contexte environnant afin de choisir la signification correcte d’un mot ambigu. Par exemple, le mot “bark” en anglais peut signifier l’écorce d’un arbre ou l’aboiement d’un chien. Le modèle examine les mots environnants pour déterminer lequel des deux sens est approprié.

Exemple :
- “The dog began to bark loudly.“
- “The bark of the tree is rough.”

Dans le premier exemple, la présence de “dog” et “loudly” aide le modèle à déterminer que “bark” fait référence à l’aboiement. Dans le second exemple, “tree” et “rough” aident à identifier l’écorce.

2. Apprentissage par le Deep Learning
Les LLMs sont formés sur d’énormes corpus de données textuelles provenant de diverses sources. Pendant l’apprentissage, les modèles généralisent les relations entre les mots et les concepts en utilisant des réseaux de neurones profonds. Ces modèles peuvent capturer les nuances des relations lexiques basées sur les énormes quantités de données textuelles sur lesquelles ils sont entraînés.

3. Contextual Embeddings
Les modèles modernes comme BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) utilisent des techniques de contextual embeddings. Ces méthodes permettent de représenter les mots de manière contextuelle, c’est-à-dire que la représentation numérique d’un mot change en fonction des mots qui l’entourent.

Source:
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Nicolaus Copernicus University.
- Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D., Wu, J., Winter, C., Hesse, C., Chen, M., Sigler, E., Litwin, M., Gray, S., Chess, B., Clark, J., Berner, C., McCandlish, S., Radford, A., Sutskever, I., & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. In Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901.

4. Fine-tuning et Adaptation Contextuelle
Les modèles peuvent être affinés sur des domaines spécifiques pour mieux gérer les ambiguïtés lexicales dans des contextes particuliers. Par exemple, dans un domaine médical, le mot “CRP” peut être compris comme “C-reactive protein” plutôt que “Cyclic Redundancy Check”.

Exemple de modélisation contextuelle :
- “The CRP levels were abnormally high in the patient’s blood test.”

Ici, le modèle formé dans un contexte médical comprendra “CRP” comme “C-reactive protein”.

5. Incorporation de Connaissances Externes
Parfois, les modèles utilisent des bases de connaissances externes pour mieux comprendre les significations des termes dans différents contextes. Wikidata, ConceptNet, et autres bases de données lexicales peuvent fournir des informations supplémentaires pour réduire les ambiguïtés.

En conclusion, les LLMs traitent les ambiguïtés lexicales principalement en utilisant le contexte environnant, les contextual embeddings, et des techniques d’apprentissage profond. En combinant ces approches avec une variété de sources de données et des méthodes de fine-tuning, ils parviennent à réduire efficacement les ambiguïtés lexicales.

Sources :
- Devlin et al., “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,” 2019.
- Brown et al., “Language Models are Few-Shot Learners,” 2020.