Les modèles de langage ont vu des progrès significatifs au cours des dernières années, grâce à des avancées en architecture et en techniques d’apprentissage. Plusieurs travaux récents ont exploré diverses architectures et méthodologies pour améliorer la performance et l’efficacité de ces modèles. Voici un aperçu de certaines des architectures importantes, avec des exemples et des sources fiables.
- GPT-4 et au-delà
Un des modèles les plus avancés est GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4), développé par OpenAI. GPT-4 poursuit l’évolution de l’architecture Transformer, introduite pour la première fois par Vaswani et al. en 2017 (Vaswani et al., 2017). GPT-4 est plus grand, avec plus de paramètres et s’appuie sur des quantités massives de données pour surpasser ses prédécesseurs en compréhension du langage, génération de texte et contextualisation.
Exemple : GPT-4 peut générer des textes cohérents et créatifs à partir d’amorces très courtes, surpassant largement les performances de GPT-3.
- T5 (Text-To-Text Transfer Transformer)
Les travaux sur le modèle T5 par Google Research adoptent une approche différente en unifiant toutes les tâches NLP (traitement du langage naturel) sous un même cadre de traduction de texte à texte. “Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer” (Raffel et al., 2020) propose d’aborder diverses tâches NLP (telles que la traduction, la classification de texte, la synthèse de texte) avec une seule architecture formatée pour traiter du texte en entrée et générer du texte en sortie.
Exemple : T5 peut prendre une phrase en anglais et la traduire en français, puis tourner autour et syntactiquement analyser le texte traduit tout en gardant la sémantique initiale.
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
Développé par Google AI, BERT est une architecture pré-entrainée extrêmement populaire pour ses capacités à comprendre le contexte bidirectionnel dans le traitement du langage. Le modèle BERT, introduit par Devlin et al. en 2019 (Devlin et al., 2019), a été initialement formé sur des grandes quantités de données textuelles et est ajusté pour des tâches spécifiques de NLP.
Exemple : BERT est capable de répondre à des questions en extrayant des informations précises d’un texte donné, ce qui améliore significativement la qualité des outils de recherche et des assistants virtuels.
- ALBERT (A Lite BERT)
Pour améliorer l’efficacité des modèles BERT plus grands, les chercheurs ont développé ALBERT, qui utilise des techniques de partage de paramètres et de factorisation des embeddings pour réduire la taille du modèle et améliorer la performance (Lan et al., 2020). ALBERT conserve la puissance de BERT tout en étant plus léger et plus rapide.
Exemple : ALBERT peut traiter un grand corpus de texte pour répondre à des requêtes en utilisant moins de ressources informatiques, ce qui le rend idéal pour les applications en temps réel.
- Transformer-XL et les approches récentes à longue distance
Transformer-XL introduit une méthode pour modéliser les dépendances à longue portée dans les séquences de texte en utilisant des segments récurrents permettant d’améliorer la cohérence et la compréhension contextuelle des modèles de langage (Dai et al., 2019). Cette approche est particulièrement utile pour le traitement des documents longs ou les scripts complexes.
Exemple : Un roman ou un article de recherche entier peut être analysé et synthétisé de manière plus efficace par Transformer-XL.
- Sources
- 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.
- 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.
- 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.
- Lan, Z., Chen, M., Goodman, S., Gimpel, K., Sharma, P., & Soricut, R. (2020). “ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations.” ICLR.
- Dai, Z., Yang, Z., Yang, Y., Carbonell, J., Le, Q. V., & Salakhutdinov, R. (2019). “Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context.” arXiv preprint arXiv:1901.02860.
En conclusion, les recherches actuelles se concentrent sur des architectures innovantes visant à rendre les modèles de langage plus performants et plus efficaces. Elles exploitent diverses techniques pour améliorer la cohérence contextuelle et minimiser les ressources nécessaires, ouvrant ainsi la voie à des applications plus diversifiées et avancées dans le domaine du traitement automatique du langage.
