Les modèles de langage de grande taille (LLMs, pour Large Language Models) tels que GPT-3 et BERT ont révolutionné le domaine de la traduction automatique. Ils sont capables d’apprendre et de générer du texte de haute qualité dans plusieurs langues grâce à leur capacité à comprendre le contexte et les nuances linguistiques. Ces modèles sont entraînés sur d’énormes ensembles de données textuelles multilingues, ce qui leur permet de maîtriser les règles grammaticales, les expressions idiomatiques, et le vocabulaire spécifique de différentes langues.
Les LLMs sont alimentés par des architectures de réseaux de neurones profonds, souvent basées sur l’architecture Transformer introduite par Vaswani et al. en 2017. Le modèle Transformer utilise des mécanismes d’attention pour traiter les relations entre les mots dans une phrase, indépendamment de leur position relative. Cela permet aux modèles de mieux gérer les dépendances à longue portée et les complexités syntaxiques présentes dans les phrases longues ou complexes.
1. Entraînement sur des corpus multilingues: Les LLMs sont généralement entraînés sur de vastes corpus multilingues comprenant des textes et leur traduction correspondante. Par exemple, le modèle GPT-3 développé par OpenAI a été formé sur 570 Go de texte provenant de diverses sources, incluant des corpus multilingues.
1. Fine-tuning: Après l’entraînement initial, les modèles peuvent être optimisés (fine-tuned) sur des ensembles de données plus spécifiques pour améliorer leurs performances dans des domaines particuliers, tels que les textes techniques, médicaux ou juridiques. Cela permet aux LLMs de s’adapter aux spécificités terminologiques et stylistiques des secteurs concernés.
1. Génération de traductions: Lorsqu’on leur soumet un texte dans une langue source, les LLMs utilisent leur compréhension contextuelle pour générer une traduction dans la langue cible. Grâce à leur capacité à comprendre le contexte global, ils peuvent fournir des traductions plus cohérentes et précises que les méthodes de traduction automatique basées sur des règles ou des statistiques.
- Google Translate: Bien que Google Translate utilise une combinaison de méthodes, les modèles de langage neuronaux, y compris des variantes des modèles Transformer, jouent un rôle central. L’incorporation de ces technologies a nettement amélioré la qualité des traductions, en particulier pour les langues avec moins de ressources.
- DeepL: DeepL est un autre exemple de service de traduction automatique utilisant des LLMs. DeepL utilise une version modifiée de l’architecture Transformer pour fournir des traductions qui sont souvent qualifiées de plus naturelles et précises que celles de ses concurrents.
Malgré leurs performances impressionnantes, les LLMs rencontrent encore certaines limitations :
- Manque de données pour certaines langues: Les langues avec peu de données disponibles sont moins bien représentées et leur traduction peut être moins précise.
- Erreurs contextuelles: Bien que les LLMs soient bons pour saisir le contexte, ils peuvent encore faire des erreurs, notamment lorsqu’ils traitent des textes hautement spécialisés ou avec des références culturelles complexes.
- Biais: Les modèles peuvent reproduire ou amplifier les biais présents dans les données d’entraînement, ce qui peut entraîner des traductions biaisées ou inappropriées.
1. Article scientifique: Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). “Attention Is All You Need”. Advances in neural information processing systems, 5998-6008. [NIPS Publication](https://papers.nips.cc/paper/7181-attention-is-all-you-need.pdf)
1. Documentation technique d’OpenAI: OpenAI. (2020). “GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners”. [Arxiv Paper](https://arxiv.org/abs/2005.14165)
1. Google AI Blog: Research on Neural Machine Translation. [Google AI Blog](https://ai.googleblog.com/2020/06/recent-advances-in-google-translate.html)
1. DeepL Blog: Insights on their translation technology. [DeepL Blog](https://www.deepl.com/blog)
En combinant ces sources et les capacités des LLMs, il est possible de mieux comprendre comment ces modèles peuvent transformer et améliorer le domaine de la traduction automatique.
