Les modèles de langage de grande taille (LLMs), tels que GPT-3 et ses successeurs, sont conçus pour travailler avec plusieurs langues à travers le monde. Cependant, ils rencontrent des défis particuliers lorsqu’il s’agit de langues à faible ressource. Les langues à faible ressource sont celles pour lesquelles il existe une quantité limitée de données textuelles disponibles pour l’entraînement des modèles.
Pour comprendre comment les LLMs gèrent ces langues, il est essentiel d’examiner plusieurs stratégies et technologies utilisées. Voici quelques-unes des principales approches :
Les modèles comme GPT-3 utilisent un apprentissage multilingue, ce qui signifie qu’ils sont formés sur de grandes quantités de texte provenant de nombreuses langues. En adoptant cette approche, le modèle apprend des structures linguistiques et des concepts communs qui peuvent être appliqués aux langues à faible ressource. Par exemple, les structures grammaticales ou sémantiques apprises dans des langues richement dotées peuvent aider à traiter des langues similaires avec moins de données disponibles.
Des études, comme celle de Conneau et al. (2020) dans “Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale” (https://arxiv.org/abs/1911.02116), montrent que le transfert de connaissances entre langues permet d’améliorer la performance sur les langues à faible ressource.
Les LLMs comme GPT-3 peuvent aussi être entraînés via un processus appelé “few-shot learning”. Dans ce cadre, le modèle est capable de généraliser à partir de quelques exemples seulement. Même si les données pour une langue particulière sont rares, fournir quelques exemples peut aider le modèle à comprendre cette langue. Par exemple, GPT-3 peut être orienté pour répondre dans une langue spécifique en lui donnant quelques phrases de contexte dans cette langue, même si cette langue est à faible ressource.
Voir l’article de Brown et al. (2020) “Language Models are Few-Shot Learners” (https://arxiv.org/abs/2005.14165) pour des détails sur cette approche.
Une autre technique consiste à générer des données synthétiques. Lorsque des corpus réels manquent, des outils de traduction automatique et des techniques de paraphrase peuvent créer des ensembles de données supplémentaires. Par exemple, un texte traduit automatiquement peut être utilisé pour augmenter les données d’entraînement.
Les techniques d’apprentissage non supervisé ou semi-supervisé sont également précieuses. En exploitant de vastes quantités de données non étiquetées, les LLMs peuvent apprendre des représentations utiles pour les langues à faible ressource. Cela permet de contourner le besoin d’un grand corpus annoté.
Un exemple pertinent est l’article de Devlin et al. (2018) sur BERT, intitulé “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” (https://arxiv.org/abs/1810.04805).
Supposons qu’un LLM doit traiter le kinyarwanda, une langue parlée au Rwanda. Les ressources pour le kinyarwanda sont limitées. En utilisant des techniques comme le transfert de connaissances multilingue, l’apprentissage par faible supervision, et la génération de données synthétiques, un LLM peut améliorer sa capacité à comprendre et à générer des textes en kinyarwanda.
En conclusion, la gestion des langues à faible ressource par des LLMs repose sur des techniques avancées et innovantes qui tirent parti de la structure multilingue, du few-shot learning, des données synthétiques, et des méthodes non supervisées. Cette combinaison de stratégies permet de surmonter en partie les défis posés par la rareté des données disponibles pour ces langues.
