Les concepts de base des LLM (Large Language Models) reposent sur plusieurs piliers fondamentaux de l’intelligence artificielle et du traitement automatique des langues. Pour comprendre ces concepts, il est utile de se pencher sur les notions de réseaux de neurones, d’apprentissage supervisé, non-supervisé, de données massives et d’architecture transformateur.
- 1. Réseaux de neurones :
Les LLM sont basés sur des réseaux de neurones profonds, un type de modèle d’apprentissage automatique inspiré du fonctionnement du cerveau humain. Ces réseaux de neurones traitent les informations à travers plusieurs couches de neurones artificiels. Chacune de ces couches extrait différentes caractéristiques des données d’entrée (Goodfellow, Bengio & Courville, 2016).
- 2. Apprentissage supervisé et non-supervisé :
Dans l’apprentissage supervisé, le modèle est formé sur des données d’entrée et de sortie étiquetées. Pour les LLM, cela impliquerait des paires de questions-réponses, ou des textes avec leurs traductions. En apprentissage non-supervisé, le modèle apprend à identifier des structures et des relations intrinsèques à partir des données non étiquetées, par exemple, en prédisant les mots manquants dans une phrase (LeCun, Bengio & Hinton, 2015).
- 3. Données massives :
Les LLM nécessitent des vastes ensembles de données pour acquérir les connaissances nécessaires à la production de textes cohérents et pertinents. Ces ensembles de données peuvent inclure des livres, des articles scientifiques, des sites web, des bases de données spécialisées, etc. Par exemple, GPT-3 d’OpenAI a été formé sur un corpus de plusieurs milliards de mots (Brown et al., 2020).
- 4. Architecture transformateur :
Introduite par Vaswani et al. (2017), l’architecture transformateur a révolutionné les modèles de traitement automatique des langues. Contrairement aux modèles séquentiels classiques comme les réseaux de neurones récurrents (RNN), les transformateurs utilisent une mécanisme de self-attention qui permet de prendre en compte simultanément les relations entre tous les mots d’un texte. Cela permet une meilleure compréhension contextuelle et une scalabilité efficace.
- Exemples :
1. GPT-3 : C’est un modèle développé par OpenAI qui utilise 175 milliards de paramètres. Il est capable de réaliser une variété impressionnante de tâches linguistiques, allant de la génération de texte à la traduction, en passant par la réponse à des questions (Brown et al., 2020).
1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) : Ce modèle développé par Google se distingue par sa capacité à comprendre le contexte bidirectionnel des mots, améliorant ainsi les performances dans diverses tâches de traitement du langage naturel (Devlin et al., 2018).
1. T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) : Ce modèle traite toutes les tâches linguistiques en les formulant comme une tâche de transformation de texte en texte, ce qui offre une grande flexibilité et de hautes performances sur les benchmarks linguistiques (Raffel et al., 2020).
- Conclusion :
Les concepts de base des LLM sont interconnectés et se nourrissent mutuellement. Ils trouvent leur origine dans les principes des réseaux de neurones et de l’apprentissage profond, sont soutenus par l’ingestion de données massives et sont rendus possibles grâce à l’architecture transformateur. Ces modèles ont des applications largement diversifiées et continuent de transformer notre interaction avec les machines.
- Sources :
1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
2. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
3. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in neural information processing systems, 30.
4. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in neural information processing systems, 33, 1877-1901.
5. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
6. Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., Zhou, Y., Li, W., & Liu, P. J. (2020). Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer. Journal of Machine Learning Research, 21, 1-67.
