Les banques de vocabulaire jouent un rôle crucial dans le fonctionnement des modèles de langage (LLMs), tels que GPT-3 de OpenAI. Ces banques de vocabulaire, souvent appelées “vocabulaires” ou “tokenizers”, sont des ensembles de mots, de sous-mots ou même de caractères individuels que le modèle utilise pour comprendre et générer du texte.
Les LLMs fonctionnent en transformant le texte en une série de “tokens” qu’ils peuvent traiter. Ces tokens peuvent représenter des mots entiers, des sous-parties de mots (sous-mots), ou même des caractères individuels, selon la granularité du tokenizeur utilisé. Par exemple:
- Word Tokenization (Tokenisation par mot) : Chaque mot du vocabulaire est un token. Cela peut être efficace pour les langues avec des frontières de mots claires, mais moins précis pour les langages agglutinants comme le finnois.
- Subword Tokenization (Tokenisation par sous-mot) : Les mots sont décomposés en sous-unités. Cette approche est utilisée par des méthodes comme Byte Pair Encoding (BPE) et WordPiece, et elle est particulièrement utile pour gérer les nouveaux mots ou les mots rares.
- Character Tokenization (Tokenisation par caractère) : Chaque caractère du texte est un token. Cette méthode peut être utile pour traiter des textes avec beaucoup de fautes d’orthographe ou de symboles rares.
Le choix du vocabulaire influe directement sur la performance et l’efficacité de l’LLM. Un vocabulaire trop petit pourra conduire à des séquences de tokens trop longues, augmentant ainsi le temps de calcul et la complexité. En revanche, un vocabulaire trop grand pourrait entraîner des problèmes de mémoire et rendre l’entraînement du modèle moins efficace. Par exemple, GPT-3 utilise une version modifiée de BPE pour gérer son large vocabulaire, permettant ainsi une balance optimale entre performance et complexité [source: OpenAI GPT-3 paper, https://arxiv.org/abs/2005.14165].
Prenons un exemple concret. Si nous utilisons une phrase simple comme “La banque est ouverte”, avec différentes méthodes de tokenisation, nous aurions :
- Word Tokenization: [‘La’, ‘banque’, ‘est’, ‘ouverte’]
- Subword Tokenization (BPE): [‘La’, ‘ban’, ‘que’, ‘est’, ‘ouvert’, ‘e’]
- Character Tokenization: [‘L’, ‘a’, ‘ ‘, ‘b’, ‘a’, ‘n’, ‘q’, ‘u’, ‘e’, ‘ ‘, ‘e’, ‘s’, ‘t’, ‘ ‘, ‘o’, ‘u’, ‘v’, ‘e’, ‘r’, ‘t’, ‘e’]
Chaque méthode a ses avantages et inconvénients, mais le choix dépend souvent de la nature du texte traité et des besoins spécifiques de l’application.
Les banques de vocabulaire évoluent également avec le temps. Les modèles cherchent constamment à améliorer la couverture et la représentation des mots et expressions en ajoutant de nouveaux tokens ou en ajustant les existants. Par ailleurs, il y a des défis comme la gestion des biais présents dans les textes d’entraînement, qui peuvent se refléter dans les vocabulaires et affecter les généralisations et nuances culturelles dans les textes produits.
En résumé, les banques de vocabulaire sont au cœur du traitement linguistique dans les modèles de langage. Elles déterminent comment le texte est analysé et synthétisé, affectant ainsi directement la qualité et l’efficacité du modèle. Grâce à des techniques sophistiquées comme le Byte Pair Encoding et les améliorations continues, les LLMs sont capables de fournir des résultats étonnamment précis et pertinents.
Sources:
1. OpenAI. “Language Models are Few-Shot Learners”. 2020. https://arxiv.org/abs/2005.14165
2. Sennrich, Rico; Haddow, Barry; Birch, Alexandra. “Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units”. 2016. https://arxiv.org/abs/1508.07909
3. Devlin, Jacob; Chang, Ming-Wei; Lee, Kenton; Toutanova, Kristina. “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”. 2019. https://arxiv.org/abs/1810.04805
