Red Hat SummitGrand modèle de langage : définition
Un grand modèle de langage est un type de modèle d'intelligence artificielle (IA) qui utilise des techniques d'apprentissage automatique (AA) pour comprendre et générer du langage humain. Ce type de modèle peut être extrêmement utile pour les entreprises qui souhaitent automatiser et optimiser divers aspects de la communication et du traitement des données.
Les grands modèles de langage s'appuient sur des modèles basés sur des réseaux neuronaux et utilisent souvent des techniques de traitement du langage naturel pour traiter et calculer ce qu'ils produisent. Le traitement du langage naturel est une branche de l'intelligence artificielle qui entraîne les ordinateurs à comprendre, interpréter et générer du texte, ce qui permet ensuite aux grands modèles de langage de réaliser des tâches telles que l'analyse de texte et de sentiments, la traduction linguistique et la reconnaissance vocale.
Fonctionnement des grands modèles de langage
Les grands modèles de langage se forment à l'aide d'une méthode appelée apprentissage non supervisé. Ce processus implique de fournir des ensembles de données à un modèle d'apprentissage automatique, c'est-à-dire des centaines de milliards de mots et de phrases qui lui serviront d'exemple. Cette phase préliminaire d'apprentissage non supervisé est une étape fondamentale dans le développement des grands modèles de langage tels que GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer) et BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
En d'autres termes, l'ordinateur est capable d'extraire des informations à partir des données (même sans instructions humaines explicites), de créer des liens et ainsi d'« apprendre » la langue. Une fois qu'il connaît les schémas qui définissent la manière dont sont associés les mots, le modèle peut réaliser des prédictions sur la structure des phrases à partir de probabilités, ce qui le rend alors capable de saisir les relations complexes entre les mots et les phrases.
Besoins importants en ressources
Étant donné qu'ils calculent en permanence des probabilités pour trouver des liens, les grands modèles de langage nécessitent des ressources de calcul considérables, que les unités de traitement graphique (GPU) sont notamment capables de fournir. Les GPU sont des ressources matérielles spécialisées conçues pour gérer des tâches de traitement parallèle complexes. Ces unités sont donc idéales pour les modèles d'AA et d'apprentissage profond qui nécessitent de nombreux calculs tels que les grands modèles de langage.
Grands modèles de langage et transformateurs
Les GPU sont également essentielles pour accélérer l'entraînement et l'exploitation des transformateurs, qui sont des architectures logicielles spécialement conçues pour les tâches de traitement du langage naturel mises en œuvre par la plupart des grands modèles de langage. Ces transformateurs sont à la base des modèles de fondation des grands modèles de langage très utilisés tels que ChatGPT et BERT.
Les transformateurs améliorent les capacités d'un modèle d'apprentissage automatique grâce à la capture efficace des relations contextuelles et des dépendances entre les éléments d'une séquence de données, tels que les mots d'une phrase. Pour ce faire, ils exploitent des mécanismes d'attention, également appelés paramètres, qui permettent au modèle de mesurer l'importance de différents éléments de la séquence afin d'optimiser sa compréhension et ses performances. Les paramètres définissent des limites, et les limites sont essentielles pour donner un sens à l'énorme volume de données que les algorithmes d'apprentissage profond doivent traiter.
Les transformateurs exploitent des millions, voire des milliards de paramètres, ce qui leur permet de capturer des schémas et des nuances linguistiques complexes. Et c'est pourquoi on parle de « grand » modèle de langage, en référence au nombre élevé de paramètres nécessaires pour exploiter ce type de modèle.
Grands modèles de langage et apprentissage profond
Les transformateurs et les paramètres qui permettent d'orienter le processus d'apprentissage non supervisé avec un grand modèle de langage font partie d'une structure plus large appelée apprentissage profond. Il s'agit d'une technique d'intelligence artificielle qui apprend aux ordinateurs à traiter des données à l'aide d'un algorithme qui s'inspire du cerveau humain. Également connu sous le nom d'apprentissage neuronal profond ou de réseau neuronal profond, l'apprentissage profond permet aux ordinateurs d'apprendre par l'observation, en imitant la manière dont les humains acquièrent des connaissances.
Le cerveau humain comporte de nombreux neurones interconnectés qui agissent comme des messagers lorsque le cerveau traite des informations (ou des données). Ces neurones utilisent des impulsions électriques et des signaux chimiques pour communiquer entre eux et transmettre les informations entre les différentes zones du cerveau.
Les réseaux neuronaux artificiels, qui constituent l'architecture sous-jacente à l'apprentissage profond, sont basés sur ce phénomène biologique. Cependant, ils sont formés de neurones artificiels constitués de modules logiciels que l'on appelle des nœuds. Ces nœuds utilisent des calculs mathématiques (plutôt que des signaux chimiques) pour communiquer et transmettre des informations au sein du modèle.
Importance des grands modèles de langage
Les grands modèles de langage modernes peuvent comprendre et utiliser le langage d'une manière que l'on n'imaginait pas possible venant d'un ordinateur. Ces modèles d'apprentissage automatique sont en mesure de générer du texte, de résumer du contenu, de traduire, de réécrire, de classifier, de catégoriser, d'analyser et de faire bien plus encore. Toutes ces capacités offrent aux humains des outils puissants pour augmenter leur créativité et améliorer leur productivité afin de résoudre des problèmes complexes.
Les grands modèles de langage peuvent intervenir dans de nombreux cas d'utilisation au sein des entreprises, notamment :
Automatisation et efficacité
Les grands modèles de langage peuvent aider à réaliser, voire se charger entièrement de tâches linguistiques telles que l'assistance à la clientèle, l'analyse de données et la génération de contenus. Ces processus automatisés permettent de réduire les coûts d'exploitation et d'allouer davantage de ressources humaines à des tâches plus stratégiques.
Génération de données
Les grands modèles de langage peuvent rapidement analyser de vastes volumes de données au format texte, ce qui offre aux entreprises la possibilité de mieux comprendre les tendances du marché ainsi que les réactions des clients grâce aux réseaux sociaux, aux avis et aux articles de recherche, et ainsi de prendre des décisions métier éclairées.
Création d'une meilleure expérience client
Avec les grands modèles de langage, les entreprises peuvent proposer des contenus hautement personnalisés à leurs clients, ce qui favorise l'engagement et améliore l'expérience client. Elles peuvent par exemple mettre en œuvre un chatbot pour fournir une assistance 24 h sur 24 aux clients, adapter les messages marketing à différents profils d'utilisateur ou faciliter la traduction linguistique ainsi que la communication interculturelle.
Défis et limites des grands modèles de langage
Si ces modèles peuvent offrir de nombreux avantages dans une entreprise, certaines limites doivent toutefois être prises en compte :
- Coût
Les étapes de développement, d'entraînement et de déploiement des grands modèles de langage requièrent d'importantes ressources. Pour cette raison, nombre d'entre eux sont conçus à partir de modèles de fondation préentraînés avec des capacités de traitement du langage naturel, et assurent une compréhension de base du langage qui peut ensuite servir à alimenter d'autres grands modèles de langage plus complexes. - Confidentialité et sécurité
Les grands modèles de langage nécessitent l'accès à de nombreuses informations, qui peuvent parfois concerner des clients ou des données d'entreprise propriétaires. La confidentialité et la sécurité de ces données doivent être garanties si le modèle est déployé ou exploité par des fournisseurs tiers. - Précision et biais
Si un modèle d'apprentissage profond est entraîné avec des données statistiquement biaisées ou qui ne donnent pas une représentation exacte de la population, les résultats peuvent être erronés. Malheureusement, le biais humain existant est souvent transféré à l'intelligence artificielle, avec à la clé des algorithmes potentiellement discriminatoires et des résultats biaisés. Plus les entreprises exploitent l'IA pour améliorer leur productivité et leurs performances, plus il est essentiel de mettre en place des stratégies pour minimiser le biais. Cette approche nécessite d'abord des processus de conception inclusifs et une prise en compte plus réfléchie de la diversité représentative au sein des données collectées.
Nos solutions
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique transforment actuellement de nombreux secteurs, comme ceux de la santé, des services financiers, des télécommunications et de l'automobile. Nos plateformes Open Source ainsi que notre écosystème robuste de partenaires proposent des solutions complètes destinées à la création, au déploiement et à la gestion des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour les applications intelligentes basées sur l'IA.
Plateforme leader de développement de conteneurs pour les environnements hybrides et multicloud, Red Hat® OpenShift® favorise la collaboration entre les équipes de data scientists et de développement de logiciels. Elle accélère le déploiement des applications intelligentes dans les environnements de cloud hybride, du datacenter à la périphérie du réseau en passant par les différents clouds.
Avec Red Hat OpenShift Data Science, les entreprises ont accès aux ressources qui leur permettent de développer, d'entraîner, de tester et de déployer rapidement des modèles d'apprentissage automatique conteneurisés, sans avoir à concevoir ni à déployer une infrastructure Kubernetes. Les utilisateurs peuvent évoluer de manière plus fiable pour entraîner les modèles de fondation à l'aide des fonctions d'accélération de GPU natives d'OpenShift, qu'elles soient déployées sur site ou via un service cloud.
Le service d'IA générative Ansible Lightspeed with IBM watsonx Code Assistant permet aux équipes de développement de créer des contenus Ansible de manière plus efficace. Après avoir lu la demande de tâche d'automatisation d'un utilisateur en anglais vernaculaire, le logiciel se charge d'interagir avec les modèles de fondation IBM watsonx pour générer des recommandations de code qui sont ensuite utilisées pour créer des playbooks Ansible. Le déploiement du service Ansible Lightspeed sur Red Hat OpenShift permet de simplifier les tâches complexes dans Kubernetes grâce à l'automatisation et à l'orchestration intelligentes.
