Les modèles de langage larges (LLMs), tels que GPT-3 et BERT, utilisent les embeddings de mots et de phrases pour représenter le texte sous forme de vecteurs numériques. Ces représentations vectorielles permettent aux modèles de comprendre le contexte et la signification du texte d’une manière plus profonde qu’une simple analyse syntaxique. Voici une explication plus détaillée de ce processus, accompagnée de sources fiables et d’exemples concrets.
- Embeddings de Mots
Les embeddings de mots, comme Word2Vec, GloVe et FastText, convertissent les mots en vecteurs denses dans un espace vectoriel continu. Par exemple, Word2Vec utilise deux architectures principales: Continuous Bag of Words (CBOW) et Skip-gram. CBOW prédit le mot cible en utilisant un contexte donné, tandis que Skip-gram fait l’inverse, prédisant le contexte à partir d’un mot cible. GloVe utilise une approche basée sur les co-occurrences globales des mots dans un corpus d’entraînement.
Exemple d’Embeddings de Mots:
- “roi” pourrait être représenté par un vecteur comme [0.4, 0.2, …]
- “reine” par un vecteur comme [0.5, 0.1, …]
Ces vecteurs permettent aux modèles de comprendre les relations entre les mots. Par exemple, la différence entre les vecteurs “roi” et “reine” peut être similaire à celle entre “homme” et “femme”, ce qui montre les relations sémantiques.
- Embeddings de Phrases
Les embeddings de phrases, comme ceux produits par les modèles de type Transformer (BERT, GPT-3), capturent non seulement les relations entre les mots, mais aussi le contexte dans lequel ils apparaissent. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un modèle qui regarde le contexte complet des mots à gauche et à droite d’un mot cible. Ainsi, il capture mieux le sens contextuel des phrases.
Exemple d’Embeddings de Phrases:
- Pour les phrases “Le chat dort sur le canapé” et “Le chien dort sur le canapé”, les embeddings seront très similaires, montrant que le modèle comprend que les deux phrases parlent de contextes similaires avec des sujets différents.
- Utilisation dans les LLMs
Les LLMs utilisent ces embeddings de différentes façons. Par exemple, GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) utilise des embeddings pour chaque mot d’entrée, puis applique plusieurs couches de Transformers pour capturer les relations complexes entre ces mots. Ces modèles sont pré-entraînés sur d’énormes corpus de texte, puis affinés pour des tâches spécifiques.
- Sources Utilisées
1. Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. arXiv preprint arXiv:1301.3781.
2. Pennington, J., Socher, R., & Manning, C. D. (2014). GloVe: Global Vectors for Word Representation. In EMNLP.
3. Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. In NAACL-HLT.
4. 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 sources montrent l’évolution et l’importance des embeddings dans les LLMs. Les embeddings de mots et de phrases permettent à ces modèles de comprendre et de générer du texte de manière plus sophistiquée, en capturant des nuances sémantiques complexes et des relations contextuelles.
