Un guide pour maîtriser les grands modèles de langage

Les grands modèles de langage (LLM) ont explosé en popularité au cours des dernières années, révolutionnant le traitement du langage naturel et l’IA. Des chatbots aux moteurs de recherche aux outils d’écriture créative, les LLM alimentent des applications de pointe dans tous les secteurs. Cependant, la création de produits basés sur les LLM nécessite des compétences et des connaissances spécialisées. Ce guide vous fournira une vue d’ensemble complète et accessible des concepts clés, des modèles architecturaux et des compétences pratiques nécessaires pour exploiter efficacement le potentiel énorme des LLM.

Qu’est-ce que les grands modèles de langage et pourquoi sont-ils importants ?

Les LLM sont une classe de modèles d’apprentissage profond qui sont préentraînés sur des corpus de texte massifs, leur permettant de générer du texte similaire à celui des humains et de comprendre le langage naturel à un niveau sans précédent. Contrairement aux modèles NLP traditionnels qui reposent sur des règles et des annotations, les LLM comme GPT-3 apprennent les compétences linguistiques de manière non supervisée, auto-supervisée en prédissant les mots masqués dans les phrases. Leur nature fondamentale leur permet d’être affinés pour une grande variété de tâches NLP en aval.

Les LLM représentent un changement de paradigme dans l’IA et ont permis des applications comme les chatbots, les moteurs de recherche et les générateurs de texte qui étaient auparavant hors de portée. Par exemple, au lieu de s’appuyer sur des règles codées de manière fragile, les chatbots peuvent maintenant avoir des conversations en forme libre en utilisant des LLM comme Anthropic’s Claude. Les capacités puissantes des LLM proviennent de trois innovations clés :

1. Échelle des données : les LLM sont formés sur des corpus à l’échelle de l’Internet avec des milliards de mots, par exemple GPT-3 a vu 45 To de données texte. Cela fournit une couverture linguistique large.
2. Taille du modèle : les LLM comme GPT-3 ont 175 milliards de paramètres, leur permettant d’absorber toutes ces données. Une grande capacité de modèle est clé pour la généralisation.
3. Auto-supervision : plutôt que des étiquettes humaines coûteuses, les LLM sont formés via des objectifs auto-supervisés qui créent des données « pseudo-étiquetées » à partir de texte brut. Cela permet la préformation à grande échelle.

Maîtriser les connaissances et les compétences pour affiner et déployer correctement les LLM vous permettra d’innover de nouvelles solutions et produits NLP.

Concepts clés pour appliquer les LLM

Bien que les LLM aient des capacités incroyables dès la sortie de la boîte, les utiliser efficacement pour les tâches en aval nécessite de comprendre des concepts clés comme la sollicitation, les embeddings, l’attention et la récupération sémantique.

Sollicitation Plutôt que les entrées et les sorties, les LLM sont contrôlés via des sollicitations – des instructions contextuelles qui encadrent une tâche. Par exemple, pour résumer un passage de texte, nous fournirions des exemples comme :

“Passage : [texte à résumer] Résumé :”

Le modèle génère ensuite un résumé dans sa sortie. L’ingénierie de sollicitation est cruciale pour diriger efficacement les LLM.

Embeddings

Les embeddings de mots représentent les mots comme des vecteurs denses codant la signification sémantique, permettant des opérations mathématiques. Les LLM utilisent des embeddings pour comprendre le contexte des mots.

Des techniques comme Word2Vec et BERT créent des modèles d’embeddings qui peuvent être réutilisés. Word2Vec a été pionnier dans l’utilisation de réseaux de neurones peu profonds pour apprendre des embeddings en prédissant les mots voisins. BERT produit des embeddings contextuels profonds en masquant les mots et en les prédissant en fonction du contexte bidirectionnel.

Des recherches récentes ont évolué les embeddings pour capturer plus de relations sémantiques. Le modèle MUM de Google utilise le transformateur VATT pour produire des embeddings BERT sensibles aux entités. Le modèle Constitutional AI d’Anthropic apprend des embeddings sensibles aux contextes sociaux. Les modèles multilingues comme mT5 produisent des embeddings translinguistiques en préformant sur plus de 100 langues simultanément.

Attention

Les couches d’attention permettent aux LLM de se concentrer sur le contexte pertinent lors de la génération de texte. L’auto-attention multi-tête est clé pour que les transformateurs analysent les relations entre les mots sur de longs textes.

Par exemple, un modèle de réponse à des questions peut apprendre à attribuer des poids d’attention plus élevés aux mots d’entrée pertinents pour trouver la réponse. Les mécanismes d’attention visuelle se concentrent sur les régions pertinentes d’une image.

Des variantes récentes comme l’attention épaisse améliorent l’efficacité en réduisant les calculs d’attention redondants. Des modèles comme GShard utilisent une attention de type « mixture-of-experts » pour une plus grande efficacité de paramètres. Le transformateur universel introduit une récurrence de profondeur qui permet de modéliser des dépendances à long terme.

Comprendre les innovations de l’attention fournit des informations pour étendre les capacités des modèles.

Récupération

De grandes bases de données vectorielles appelées indexes sémantiques stockent des embeddings pour une recherche de similarité efficace sur des documents. La récupération complète les LLM en permettant un contexte externe énorme.

Des algorithmes de voisin le plus proche approximatifs puissants comme HNSW, LSH et PQ permettent une recherche sémantique rapide même avec des milliards de documents. Par exemple, le LLM Claude d’Anthropic utilise HNSW pour la récupération sur un index de 500 millions de documents.

La récupération hybride combine des embeddings denses et des métadonnées de mots clés épars pour améliorer la recall. Des modèles comme REALM optimisent directement les embeddings pour des objectifs de récupération via des encodeurs doubles.

Des travaux récents explorent également la récupération transmodale entre le texte, les images et la vidéo en utilisant des espaces vectoriels multimodaux partagés. Maîtriser la récupération sémantique débloque de nouvelles applications comme les moteurs de recherche multimédia.

Modèles architecturaux

Bien que la formation de modèles reste complexe, l’application de LLM préformés est plus accessible en utilisant des modèles architecturaux éprouvés :

Pipeline de génération de texte

Utilisez les LLM pour les applications de génération de texte via :

1. L’ingénierie de sollicitation pour encadrer la tâche
2. La génération de texte brut par le LLM
3. Des filtres de sécurité pour détecter les problèmes
4. Un post-traitement pour la mise en forme

Par exemple, un outil d’aide à la rédaction d’essais utiliserait une sollicitation définissant le sujet de l’essai, générerait du texte à partir du LLM, filtrerait pour la sensibilité, puis vérifierait l’orthographe de la sortie.

Recherche et récupération

Construisez des systèmes de recherche sémantique en :

1. Indexation d’un corpus de documents dans une base de données vectorielle pour les similarités
2. Acceptation de requêtes de recherche et recherche de correspondances pertinentes via la recherche du voisin le plus proche approximatif
3. Alimentation des correspondances comme contexte à un LLM pour résumer et synthétiser une réponse

Cela utilise la récupération sur des documents à grande échelle plutôt que de s’appuyer uniquement sur le contexte limité du LLM.

Apprentissage multi-tâches

Plutôt que de former des spécialistes LLM individuels, les modèles multi-tâches permettent d’enseigner une compétence multiple à un modèle via :

1. Des sollicitations qui encadrent chaque tâche
2. Un affinement conjoint sur plusieurs tâches
3. L’ajout de classifyeurs sur l’encodeur LLM pour faire des prédictions

Cela améliore les performances globales du modèle et réduit les coûts de formation.

Systèmes hybrides d’IA

Combinez les forces des LLM et de l’IA plus symbolique via :

1. Les LLM gèrent les tâches de langage ouvertes
2. La logique basée sur des règles fournit des contraintes
3. Les connaissances structurées sont représentées dans un graphe de connaissances
4. Le LLM et les données structurées s’enrichissent mutuellement dans un « cycle vertueux »

Cela combine la flexibilité des approches neuronales avec la robustesse des méthodes symboliques.

Compétences clés pour appliquer les LLM

Avec ces modèles architecturaux en tête, plongeons maintenant dans les compétences pratiques pour mettre les LLM au travail :

Ingénierie de sollicitation

Être capable d’interagir efficacement avec les LLM est crucial pour les applications. Les compétences clés incluent :

• Encadrer les tâches comme des instructions et des exemples de langage naturel
• Contrôler la longueur, la spécificité et la voix des sollicitations
• Raffiner itérativement les sollicitations en fonction des sorties du modèle
• Curater des collections de sollicitations autour de domaines comme le support client
• Étudier les principes de l’interaction humain-IA

La sollicitation est à la fois un art et une science – attendez-vous à améliorer progressivement à travers l’expérience.

Frameworks d’orchestration

Rationalisez le développement d’applications LLM en utilisant des frameworks comme LangChain, Cohere qui facilitent la mise en chaîne de modèles dans des pipelines, l’intégration avec des sources de données et l’abstraction de l’infrastructure.

LangChain propose une architecture modulaire pour composer des sollicitations, des modèles, des pré/post-processeurs et des connecteurs de données dans des flux de travail personnalisables. Cohere fournit un studio pour automatiser les flux de travail LLM avec une interface graphique, une API REST et un SDK Python.

Ces frameworks utilisent des techniques comme :

• Le partage de transformateurs pour diviser le contexte sur des GPU pour des séquences longues
• Des requêtes de modèle asynchrones pour un débit élevé
• Des stratégies de mise en cache comme « Least Recently Used » pour optimiser l’utilisation de la mémoire
• Un traçage distribué pour surveiller les goulots d’étranglement des pipelines
• Des frameworks de test A/B pour exécuter des évaluations comparatives
• Une gestion de version et de publication de modèles pour l’expérimentation
• Un scaling sur des plateformes cloud comme AWS SageMaker pour une capacité élastique

Des outils d’AutoML comme Spell offrent l’optimisation des sollicitations, des hyperparamètres et des architectures de modèles. AI Economist affine les modèles de tarification pour la consommation d’API.

Évaluation et surveillance

Évaluer les performances des LLM est crucial avant le déploiement :

• Mesurer la qualité globale de la sortie via des métriques d’exactitude, de fluidité, de cohérence
• Utiliser des benchmarks comme GLUE, SuperGLUE comprenant des jeux de données NLU/NLG
• Activer l’évaluation humaine via des frameworks comme scale.com et LionBridge
• Surveiller la dynamique de formation avec des outils comme Weights & Biases
• Analyser le comportement du modèle en utilisant des techniques comme la modélisation de sujets LDA
• Vérifier les biais avec des bibliothèques comme FairLearn et WhatIfTools
• Exécuter en continu des tests unitaires sur des sollicitations clés
• Traquer les journaux de modèle du monde réel et la dérive en utilisant des outils comme WhyLabs
• Appliquer des tests adverses via des bibliothèques comme TextAttack et Robustness Gym

Des recherches récentes améliorent l’efficacité de l’évaluation humaine via des algorithmes de paire équilibrée et de sélection de sous-ensembles. Des modèles comme DELPHI luttent contre les attaques adverses en utilisant des graphes de causalité et des masquages de gradient. Les outils d’IA responsables restent un domaine d’innovation actif.

Applications multimodales

Au-delà du texte, les LLM ouvrent de nouvelles frontières dans l’intelligence multimodale :

• Conditionner les LLM sur des images, des vidéos, des discours et d’autres modalités
• Architectures de transformateurs multimodaux unifiées
• Récupération transmodale entre les types de médias
• Génération de légendes, de descriptions visuelles et de résumés
• Cohérence et bon sens multimodaux

Cela étend les LLM au-delà du langage pour raisonner sur le monde physique.

En résumé

Les grands modèles de langage représentent une nouvelle ère de capacités d’IA. Maîtriser leurs concepts clés, les modèles architecturaux et les compétences pratiques vous permettra d’innover de nouveaux produits et services intelligents. Les LLM abaissent les barrières pour la création de systèmes de langage naturel capables – avec les bonnes compétences, vous pouvez exploiter ces modèles puissants pour résoudre des problèmes du monde réel.