Définition de Large Language Model (LLM)

Étymologie

Le terme Large Language Model (LLM), en français « Grand modèle de Langage » est composé de trois éléments clés :

Large : fait référence à la taille massive du modèle en termes de paramètres.
Language : indique son domaine de compétence qui est le langage humain.
Model : fait allusion à la nature statistique et algorithmique de son fonctionnement.

Contexte et historique

Les LLM ont émergé avec l’essor de l’intelligence artificielle, en particulier des réseaux de neurones profonds.

Des percées significatives ont été réalisées avec le développement de l’architecture Transformer, introduite par Vaswani et al. en 2017. Des modèles comme GPT (OpenAI), BERT (Google) et T5 (Google) ont révolutionné le traitement du langage naturel (NLP) en permettant une compréhension et une génération de texte à un niveau sans précédent.

Explication détaillée

Un Large Language Model (LLM) est un modèle d’intelligence artificielle entraîné sur de vastes corpus de textes afin de « comprendre », générer et manipuler le langage humain. Ces modèles sont basés sur des milliards de paramètres qui capturent les relations sémantiques et syntaxiques du langage.

Les LLM utilisent des mécanismes tels que :

L’auto-apprentissage : ils sont pré-entraînés sur de grandes bases de données textuelles et affinés sur des tâches spécifiques.
Le mécanisme d’attention (self-attention) : permet de pondérer différentes parties d’un texte pour en comprendre le contexte.
Le fine-tuning : adaptation du modèle à des cas d’utilisation spécifiques.

Variantes du concept LLM

Les LLM se déclinent sous plusieurs formes, selon leur architecture et leur mode d’entraînement :

GPT (Generative Pre-trained Transformer) – Utilisé pour la génération de texte.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – Conçu pour comprendre le contexte dans les deux directions d’un texte.
T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) – Unifie différentes tâches de NLP sous un format unique de texte à texte.
LLaMA (Meta AI) – Modèle open-source optimisé pour l’efficacité.

Applications pratiques

Les LLM sont utilisés dans divers domaines. En voici quelques uns :

Assistants virtuels (chatbots) : Optimisation du service client (ex. ChatGPT via Copilote ou Gemini).
Traduction automatique : Amélioration des systèmes de traduction comme Google Translate.
Assistant rédactionnel : Aide à la création d’articles, recherche documentaire, résumés de livres, etc.
Analyse de sentiments : Comprendre les avis clients sur les réseaux sociaux ou sur les plateformes comme TrustPilot.
Analyse de grands volumes de données : Très utile dans la recherche scientifique, par exemple.
Génération de code : Assistance aux développeurs avec des outils comme GitHub Copilot.

Limites des LLM

Les limites des Large Language Models sont multiples et touchent divers aspects de leur fonctionnement et de leur application. Voici un aperçu des principales limitations actuelles (source : magazines ActuIA) :

Manque de compréhension profonde : Les LLM, bien qu’excellents pour la rédaction, ne possèdent pas une compréhension réelle des concepts, ce qui limite leur capacité à mener des recherches scientifiques approfondies. Leur capacité rédactionnelle donne tout au plus une illusion de compréhension. Ils peuvent générer du texte qui semble cohérent, mais sans saisir le sens profond des informations.
Fiabilité des informations : Les LLM peuvent produire des informations inexactes ou non fiables. Ils peuvent même « halluciner » en donnant des réponses incorrectes ou inventées. Même si ce phénomène tend à diminuer avec les dernière générations de modèles.
La vérification des informations produites reste néanmoins indispensable.
Biais et stéréotypes : Les LLM sont entraînés sur de vastes corpus de données qui peuvent contenir des biais sociaux, culturels ou politiques. Et ce, en lien avec le type de données utilisées.
Par exemple, les modèles américains tels que GPT ou Claude.ai sont entrainés sur des données issues essentiellement du Web occidental. Cela peut conduire les LLM à reproduire ou à amplifier des biais dans leurs réponses.
Risque de plagiat et de reproduction de contenu : Les LLM peuvent reproduire des extraits complets de textes trouvés sur le web, sans systématiquement citer leurs sources.
Cela pose des problèmes de plagiat et de droit d’auteur.
Difficulté à gérer des données hétérogènes : Les LLM peuvent rencontrer des difficultés à traiter des ensembles de documents complexes et hétérogènes. Notamment en raison du format utilisé. Il faut s’assurer de fournir des données dans un format adapté (JSON, markdown…)
Cet outil, par exemple, transformer le contenu d’un site en données « LLM-ready data ».
Dépendance aux données d’entraînement : Les LLM sont fortement dépendants des données sur lesquelles ils sont entraînés. Une spécialisation excessive sur un seul cas d’usage limite leur capacité à généraliser à d’autres applications.
De plus, la qualité des données d’apprentissage est cruciale. Malgré la taille du Web, il y a une limite aux données de qualité disponibles.
Coûts d’entraînement et d’utilisation : Les grands modèles de langage nécessitent des ressources de calcul importantes. Cela se traduit par des coûts d’entraînement et d’utilisation élevés.
Problèmes de sécurité et vulnérabilités : Les LLM peuvent être détournés à des fins criminelles. Ils peuvent être vulnérables aux attaques adverses. Par exemple, des agents LLM peuvent être utilisés pour pirater des sites web de manière autonome.
Manque de transparence : Les mécanismes précis de raisonnement des LLM sont souvent opaques. Difficile alors de comprendre leurs décisions et contrôler les biais. En outre, les données utilisées pour l’entrainement sont rarement communiquées.
Difficultés dans les domaines spécialisés : Bien que les LLM soient de plus en plus sophistiqués, ils peuvent avoir du mal avec les nuances et les spécificités de certains domaines. Par exemple, dans le secteur de la santé ou le contact humain est essentiel. Le LLM doit se limiter à un rôle d’assistant pour les médecins.

Il est important de noter que la recherche et le développement dans le domaine des LLM sont en constante évolution. Les chercheurs travaillent activement sur des solutions pour atténuer ces limitations. Par exemple, en explorant des approches telles que des modèles plus petits (Tiny Language Models), plus spécialisés, et des méthodes d’entraînement plus pertinentes.

Ce qu’il faut retenir

Les Large Language Models (LLM) marquent une avancée majeure dans le domaine du traitement du langage naturel.

Les outils tels que ChatGPT, Google Gemini ou Claude.ai sont basés sur ces systèmes. Toutefois, leur utilisation doit être encadrée pour pallier certaines limites telles que les biais, la transparence des données, ou le coût énergétique induit par l’entrainement.

À mesure que la recherche progresse, de nouvelles solutions sont explorées pour rendre ces modèles plus efficaces, éthiques et adaptés aux besoins de la société.