Les grands modèles de langage (LLMs) nécessitent des frameworks et bibliothèques spécifiques pour faciliter leur entraînement, leur déploiement et leur utilisation. Voici une présentation des principaux outils disponibles, étayée par des exemples et des sources reconnues.
1. Transformers de Hugging Face: Le framework Transformers de Hugging Face est l’un des plus populaires et des plus complets pour travailler avec des LLMs. Il prend en charge une vaste gamme de modèles pré-entraînés tels que BERT, GPT-3, RoBERTa, et bien d’autres.
- Exemples: – Utilisation de modèles pré-entraînés pour diverses tâches de traitement du langage naturel (NLP) comme la classification de texte, la génération de texte, et la traduction. – Personnalisation et affinage des modèles pour des applications spécifiques.
- Sources: – Hugging Face. (n.d.). GitHub repository. https://github.com/huggingface/transformers – Wolf, T., Debut, L., Sanh, V., et al. (2020). Transformers: State-of-the-Art Natural Language Processing. arXiv. https://arxiv.org/abs/1910.03771
1. PyTorch: PyTorch est une bibliothèque open-source largement utilisée pour le développement de réseaux de neurones et est particulièrement appréciée pour sa flexibilité et son écosystème dynamique. Il est souvent choisi pour l’implémentation et l’entraînement de LLMs.
- Exemples: – Développement de nouvelles architectures de modèles de langage. – Integration avec d’autres frameworks comme Transformers pour des modifications et optimisations spécifiques.
- Sources: – Paszke, A., Gross, S., Massa, F., et al. (2019). PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library. arXiv. https://arxiv.org/abs/1912.01703 – PyTorch official website. (n.d.). https://pytorch.org/
1. TensorFlow: TensorFlow est une bibliothèque open-source développée par Google et très utilisée pour construire et entraîner des modèles de machine learning. Bien qu’il soit plus structuré que PyTorch, il offre des performances robustes et une compatibilité avec Keras.
- Exemples: – Utilisation avec Keras pour des implémentations facilitées de modèles LLMs. – Adaptation des modèles pour des déploiements à grande échelle.
- Sources: – Abadi, M., Barham, P., Chen, J., et al. (2016). TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning. OSDI. https://www.usenix.org/system/files/conference/osdi16/osdi16-abadi.pdf – TensorFlow official website. (n.d.). https://www.tensorflow.org/
1. OpenAI GPT API: OpenAI propose une API pour accéder au modèle GPT-3, l’un des modèles de génération de langage les plus avancés.
- Exemples: – Création d’assistants virtuels pour répondre aux questions ou générer des contenus textuels. – Automatisation de tâches de rédaction ou d’analyse de sentiments.
- Sources: – OpenAI. (n.d.). API Documentation. https://beta.openai.com/docs/ – Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv. https://arxiv.org/abs/2005.14165
1. AllenNLP: AllenNLP est une bibliothèque conçue pour faciliter la recherche et le développement en traitement du langage naturel. Elle offre des modules configurables pour l’entraînement et l’évaluation de modèles.
- Exemples: – Expérimentation rapide et configurations de modèles NLP. – Analyse de performance des modèles sur diverses tâches de NLP.
- Sources: – Gardner, M., Grus, J., Neumann, M., et al. (2017). AllenNLP: A Deep Semantic Natural Language Processing Platform. arXiv. https://arxiv.org/abs/1803.07640 – AllenNLP official website. (n.d.). https://allennlp.org/
Pour conclure, la diversité des frameworks et bibliothèques disponibles permet de répondre aux multiples exigences des projets utilisant des LLMs, qu’il s’agisse de flexibilité, facilité d’utilisation, ou performance à grande échelle.
