Les techniques de décomposition de la tâche dans les modèles de langage de grande taille (LLMs, pour “Large Language Models”) sont essentielles pour améliorer leur performance et leur précision dans diverses tâches complexes. Ces techniques permettent de diviser une tâche complexe en sous-tâches plus modestes et plus gérables, facilitant ainsi le traitement par les algorithmes de traitement du langage naturel (TALN). Voici quelques-unes des méthodes les plus courantes utilisées pour la décomposition des tâches dans les LLMs, soutenues par des exemples et des sources fiables.
- 1. Décomposition par étapes
La décomposition par étapes consiste à scinder une tâche complexe en plusieurs étapes séquentielles, chacune étant traitée individuellement. Par exemple, pour une tâche de traduction automatique, la première étape pourrait consister à identifier les entités nommées, suivie par une transformation syntaxique, puis une traduction proprement dite, et enfin une vérification contextuelle.
- Source:
- Lepikhin, D., et al. “GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding.” arXiv preprint arXiv:2006.16668 (2020).
- 2. Décomposition hiérarchique
La décomposition hiérarchique exploite une structure en arbre, dans laquelle une tâche principale est décomposée en sous-tâches, qui à leur tour peuvent être encore subdivisées. Par exemple, dans le cadre d’une génération de texte, l’objectif principal pourrait être de créer un article complet, tandis que les sous-tâches pourraient inclure la génération de l’introduction, du corps du texte et de la conclusion.
- Source:
- Kaiser, Ł., et al. “One Model To Learn Them All.” arXiv preprint arXiv:1706.05137 (2017).
- 3. Décomposition par modèle multiple
Cette méthode utilise plusieurs modèles spécialisés, chacun étant optimisé pour une sous-tâche spécifique. Par exemple, un modèle peut être spécialisé dans l’analyse syntaxique, un autre dans la compréhension sémantique, et un troisième dans la génération de texte.
- Source:
- Brown, T., et al. “Language models are few-shot learners.” Advances in Neural Information Processing Systems 33 (2020).
- 4. Décomposition par retour enrichi (iterative refinement)
Dans ce contexte, une tâche complexe est abordée de manière itérative. À chaque itération, le modèle ajuste et affine sa sortie précédente. Par exemple, pour une tâche de réponse à une question, le modèle peut générer une réponse initiale, puis réviser cette réponse à travers plusieurs passes jusqu’à obtenir la meilleure réponse possible.
- Source:
- Radford, A., et al. “Improving language understanding by generative pre-training.” (2018).
- 5. Décomposition par contraintes ou contraintes de programmation
Dans cette approche, des contraintes spécifiques sont imposées au modèle pour guider la décomposition de tâche. Des contraintes syntaxiques, sémantiques ou de format peuvent être appliquées pour structurer la tâche de manière méthodique et garantir que chaque sous-tâche est correctement adressée.
- Source:
- Devlin, J., et al. “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.” arXiv preprint arXiv:1810.04805 (2018).
- Exemples pratiques
- Exemple 1: Traduction automatique
Pour améliorer la qualité de la traduction automatique, la tâche peut être décomposée comme suit:
1. Reconnaissance des entités nommées: Identifier les noms de lieux, les personnes, et les marques.
2. Analyse syntaxique: Décomposer les phrases en structures grammaticales compréhensibles.
3. Traduction segment par segment: Traduire chaque segment de manière contextuellement correcte.
4. Validation et raffinement: Réviser la traduction pour maximiser la fluidité et la précision.
- Exemple 2: Résumé de texte
Pour générer un résumé précis d’un document long, la tâche peut être abordée ainsi:
1. Segmentation du texte: Diviser le texte en sections logiques (introduction, chapitres, conclusion).
2. Extraction des idées principales: Identifier les phrases ou les segments clé qui capturent l’essence de chaque section.
3. Synthèse du résumé: Combiner les idées principales pour créer un résumé cohérent.
4. Affinement final: Ajuster le résumé pour améliorer la lisibilité et la cohérence narrative.
En utilisant ces techniques de décomposition de tâches, les LLMs peuvent gérer des tâches linguistiques de plus en plus complexes de manière efficace et précise, en tirant parti de la modularité et de la spécialisation des sous-tâches.
