Les modèles de langage de grande taille (LLM, pour “Large Language Models” en anglais) jouent un rôle crucial dans la génération de résumés automatisés de texte. Ces modèles, tels que GPT-3 de OpenAI, BERT de Google et T5 également de Google, utilisent des techniques d’apprentissage en profondeur pour comprendre, traiter et générer du langage naturel. Voici un aperçu de leur rôle dans cette tâche particulière, avec des exemples et des sources fiables.
Les LLMs sont entraînés sur d’énormes ensembles de données textuelles, ce qui leur permet de capter les subtilités des différents langages et contextes. Ils sont capables de comprendre la structure grammaticale, le contexte et les nuances des textes sur lesquels ils sont formés.
Grâce à cette capacité, un modèle comme GPT-3 peut transformer un texte long et complexe en un résumé plus court et concis. Par exemple, lorsque donné un article de journal de 1500 mots, GPT-3 peut produire un résumé de 150 mots tout en préservant les informations clés et le contexte original.
Il existe principalement deux types de techniques de résumé : extractive et abstractive.
1. Résumé Extractif : Cette méthode consiste à choisir des phrases ou des segments directement à partir du texte original pour créer un résumé. Les LLMs peuvent être entraînés pour identifier les phrases les plus pertinentes à cette fin. Par exemple, BERT utilise des mécanismes d’attention pour évaluer l’importance relative des différentes parties d’un texte.
1. Résumé Abstractive : Contrairement à la méthode extractive, la technique abstractive génère de nouvelles phrases qui condensent l’information contenue dans le texte original. Les LLMs comme GPT-3 excelllent dans cette tâche en raison de leur capacité à générer du texte de manière fluide et cohérente. Par exemple, le modèle T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) de Google a été spécifiquement conçu pour convertir une tâche de traitement du langage naturel en une tâche de génération de texte, ce qui le rend particulièrement efficace pour les résumés abstraits.
Les LLMs sont déjà largement utilisés dans divers domaines pour la génération de résumés automatisés. Par exemple, dans le secteur des actualités, des modèles comme BERT et GPT-3 sont utilisés pour résumer des articles de nouvelles en temps réel, aidant ainsi les journalistes et les lecteurs à saisir rapidement l’essentiel des informations sans lire l’intégralité du texte (source : Devlin et al., 2018; Brown et al., 2020).
Dans le secteur juridique, ces modèles permettent de résumer des documents légaux complexes, aidant les avocats à extraire les informations pertinentes sans parcourir des pages et des pages de texte (source : Zheng et al., 2019).
1. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). “Language models are few-shot learners”. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
2. 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.
3. Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., … & Liu, P. J. (2019). “Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer.” arXiv preprint arXiv:1910.10683.
4. Zheng, C., Zhao, Q., & Sui, Z. (2019). “A Survey on Automatic Text Summarization Methods”. arXiv preprint arXiv:1910.09186.
En résumé, les LLMs, grâce à leur capacité à comprendre et générer du texte, révolutionnent la génération de résumés automatisés, rendant le processus plus rapide et précis.
