Les modèles de langage (Large Language Models ou LLMs) tels que GPT-4 traitent les connaissances explicites et implicites de manière distincte grâce à des mécanismes complexes d’apprentissage automatique. Explorons ces deux types de connaissances et leur traitement par les LLMs en profondeur.
Connaissances explicites :
Les connaissances explicites sont des informations directement exprimées, claires et précises dans les données d’entraînement. Elles peuvent être extraites directement à partir des textes écrits. Par exemple, une phrase comme “Paris est la capitale de la France” contient une connaissance explicite. Les modèles de langage apprennent ces informations en identifiant et en mémorisant les relations entre les mots et les concepts au sein des grandes quantités de textes qu’ils analysent.
Pour illustrer, prenons le domaine de l’encyclopédique. Un LLM entraîne sur le texte de Wikipedia comprendra des faits précis et structurés parce que l’information y est présentée de manière explicite.
Connaissances implicites :
Les connaissances implicites, en revanche, sont des informations qui ne sont pas directement exprimées dans le texte mais qui peuvent être inférées à partir du contexte ou des expériences passées. Cela nécessite une compréhension plus profonde et une capacité de raisonnement de la part des modèles de langage.
Par exemple, si un texte dit “Jean a couru un marathon hier et ce matin il se plaint de douleurs aux jambes,” un modèle doit comprendre implicitement que courir un marathon peut entraîner des douleurs musculaires le lendemain, même si cela n’est pas explicitement mentionné.
Traitement par les LLMs :
1. Apprentissage des modèles de langage : Les LLMs comme GPT-4 sont formés sur de vastes corpus de textes tirés de diverses sources comme des livres, des articles scientifiques, des forums, et des sites web. Pendant l’entraînement, le modèle utilise des méthodes de probabilité pour prédire des mots ou séquences de mots en fonction du contexte environnant. Cette capacité de prédiction permet au modèle d’assimiler à la fois des connaissances explicites et implicites.
1. Mécanismes internes : Les mécanismes internes des LLMs incluent des composants comme les réseaux de neurones transformer, qui disposent de plusieurs couches d’attention. Ces mécanismes permettent aux modèles d’intégrer et de pondérer l’importance contextuelle des différents mots et phrases, leur permettant ainsi d’extraire des informations même si elles ne sont pas explicitement indiquées. Cela permet un traitement et une compréhension plus nuancés et contextuellement appropriés des informations implicites.
1. Exemples pratiques :
- Connaissances explicites: Lorsqu’un utilisateur demande “Quelle est la capitale de l’Allemagne ?”, le modèle répondra “Berlin” en se basant sur les informations explicites apprises.
- Connaissances implicites: Si l’utilisateur dit “Je vais à Berlin”, et demande “Quel genre de weather devrais-je pack pour?”, le modèle pourrait suggérer “vêtements pour temps varié” en se basant sur la connaissance implicite du climat de Berlin.
Sources utilisées :
- 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.
- Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
- Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
Ces ressources détaillent les architectures des modèles de langage et les méthodes par lesquelles ces modèles apprennent et traitent les informations, offrant des bases solides pour comprendre comment ils gèrent les connaissances explicites et implicites.
