Quels sont les concepts de base des LLMs ?

Les concepts de base des modèles de langage de grande taille (Large Language Models ou LLMs) s’appuient sur plusieurs notions fondamentales issues des domaines de l’intelligence artificielle (IA) et du traitement automatique du langage naturel (NLP – Natural Language Processing). Voici une présentation détaillée de ces concepts, accompagnée d’exemples et de sources fiables et reconnues.

1. Réseaux de Neurones Profonds (Deep Neural Networks)

Les LLMs, comme GPT-3, sont construits à l’aide de réseaux de neurones profonds. Ces réseaux se composent de plusieurs couches de neurones artificiels qui se chargent d’apprendre les représentations des données d’entrée. Chaque couche dans un réseau profond apprend une représentation à un niveau de complexité croissante par rapport à la couche précédente.

Exemple
Un exemple bien connu est le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) de Google, qui utilise des réseaux de neurones profonds pour capturer le contexte des mots dans les deux sens (avant et arrière) et ainsi fournir des prédictions plus précises. (Devlin et al., 2019)

2. Transformateurs (Transformers)

Le concept de transformateur est capital dans les LLMs modernes. Introduit par Vaswani et al. (2017), le transformateur utilise des mécanismes d’attention pour traiter les mots dans une phrase de manière parallèle, ce qui est plus efficace que les réseaux de neurones récurrents traditionnels.

Exemple
GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) utilise une architecture basée sur des transformateurs pour générer du texte presque indiscernable de celui produit par un humain. GPT-3 peut générer des essais, des poèmes, du code informatique, et bien plus encore.

3. Présentations Contextuelles des Mots (Contextual Word Embeddings)

Les modèles comme BERT et GPT génèrent des représentations contextuelles des mots, c’est-à-dire que la signification d’un mot donné est déterminée par le contexte de la phrase dans son ensemble. Cela diffère des techniques d’embedding statiques telles que Word2Vec où chaque mot a une représentation unique indépendamment du contexte.

Exemple
Le mot “bank” dans “I went to the bank to deposit money” vs. “I sat by the river bank” aurait des représentations vectorielles différentes dans des modèles comme BERT, permettant une compréhension plus fine des nuances de la langue.

4. Pré-entrainement et Affinage (Pre-training and Fine-tuning)

Les LLMs sont généralement pré-entraînés sur de vastes corpus de texte afin d’apprendre les structures grammaticales et le vocabulaire de la langue, puis ajustés (affinés) sur des tâches spécifiques avec des ensembles de données plus petits.

Exemple
GPT-3 a été pré-entraîné sur un large éventail de textes disponibles sur internet, mais il peut ensuite être affiné pour des tâches spécifiques comme la réponse à la question dans un domaine spécifique tel que la médecine ou le droit.

Sources

1. 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.

1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A.N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.

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.

En résumé, les concepts de base des LLMs incluent les réseaux de neurones profonds, les architectures de transformateurs, les représentations contextuelles des mots, ainsi que les techniques de pré-entrainement et d’affinage. Ces concepts permettent aux modèles de comprendre et de générer du langage de manière sophistiquée et variée.