Les mécanismes de mémoire à long terme dans les modèles de langage volumineux (LLMs) se basent principalement sur leur architecture et les techniques d’entraînement utilisées pour conserver et rappeler des informations. Les LLMs comme GPT-3, par exemple, sont construits autour des réseaux de neurones transformeurs qui jouent un rôle crucial dans la capacité du modèle à retenir et à utiliser les informations à long terme.
1. Architecture Tranformeur (Transformer Architecture) : Les transformeurs utilisent des mécanismes d’attention pour peser l’importance relative des différentes parties de la séquence d’entrée. L’auto-attention permet au modèle de regarder toutes les positions de la séquence pour chacune des positions, facilitant ainsi le rappel d’informations pertinentes précédemment vues. Cela diffère des architectures récurrentes traditionnelles, comme les LSTMs (Long Short-Term Memory) ou GRUs (Gated Recurrent Units), qui traitent les séquences de manière séquentielles.
Référence : 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. Capacité et Taille des Modèles : Les LLMs ont des milliards de paramètres, ce qui leur permet de mémoriser une grande quantité d’informations. Par exemple, GPT-3 de OpenAI a 175 milliards de paramètres, lui permettant d’apprendre et mémoriser d’innombrables relations et faits à partir des données sur lesquelles il a été entraîné.
Référence : 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:2005.14165.1. Entraînement sur de Grandes Bases de Données : Les LLMs sont entraînés sur des corpus gigantesques de texte provenant de diverses sources comme des livres, des sites Web, et des forums. Ce vaste apprentissage permet au modèle d’acquérir une grande variété d’informations sur différents sujets, ce qui améliore sa capacité à effectuer des tâches variées en générant un contexte riche et pertinent.
Référence : Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners.1. Fine-tuning et Adapter Layers : Une autre méthode pour améliorer la mémoire à long terme des LLMs est le fine-tuning sur des tâches spécifiques ou l’ajout de couches d’adaptation. Ces techniques permettent de spécifier ou de renforcer certaines informations, améliorant ainsi la capacité du modèle à mémoriser et rappeler des informations particulieres de manière plus fiable.
Exemples : GPT-3 a été fine-tuné pour diverses tâches spécifiques comme la génération de code, l’écriture créative, et même le diagnostic médical, ce qui démontre sa capacité d’adaptation et de mémoire spécifique aux tâches. Référence : Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., … & Liu, P. J. (2020). Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer. Journal of Machine Learning Research, 21(140), 1-67.En conclusion, les mécanismes de mémoire à long terme des LLMs reposent principalement sur la structure des réseaux de transformeurs, le vaste nombre de paramètres, les immenses bases de données utilisées pour l’entraînement, ainsi que les techniques de fine-tuning et d’adaptation. Ces composants permettent aux LLMs de conserver et utiliser efficacement une grande quantité d’informations pour générer des réponses pertinentes et cohérentes dans diverses situations.
