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 automatique du langage et l’intelligence artificielle. Des chatbots aux moteurs de recherche en passant par les outils d’écriture créative, les LLM sont à l’origine d’applications de pointe dans diverses industries. Cependant, la création de produits utiles 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 automatique qui sont pré-entraînés sur des corpus de texte massifs, leur permettant de générer du texte ressemblant à celui des humains et de comprendre le langage naturel à un niveau sans précédent. Contrairement aux modèles de traitement automatique du langage traditionnels qui reposent sur des règles et des annotations, les LLM comme GPT-3 apprennent les compétences linguistiques de manière non supervisée et autonome en prédisant les mots masqués dans les phrases. Leur nature fondamentale leur permet d’être affinés pour une grande variété de tâches de traitement automatique du langage 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 outils de génération de texte qui étaient auparavant inaccessibles. Par exemple, au lieu de s’appuyer sur des règles fragiles et codées à la main, les chatbots peuvent maintenant avoir des conversations en forme libre en utilisant des LLM comme Claude d’Anthropic. Les capacités puissantes des LLM proviennent de trois innovations clés :

1. Échelle des données : les LLM sont formés sur des corpus de texte à l’échelle d’Internet avec des milliards de mots, par exemple, GPT-3 a vu 45 To de données textuelles. 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 le coûteux étiquetage humain, les LLM sont formés via des objectifs auto-supervisés qui créent des données “pseudo-étiquetées” à partir de texte brut. Cela permet la pré-formation 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 de traitement automatique du langage.

Concepts clés pour appliquer les LLM

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

La formulation de requêtes plutôt que les entrées et les sorties, les LLM sont contrôlés via des requêtes – 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 requête 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 prédisant les mots voisins. BERT produit des embeddings contextuels profonds en masquant les mots et en les prédisant en fonction du contexte bidirectionnel.

Des recherches récentes ont évolué les embeddings pour capturer davantage de relations sémantiques. Le modèle MUM de Google (GOOGL ) utilise le VATT transformer pour produire des embeddings BERT sensibles aux entités. L’IA constitutionnelle d’Anthropic apprend des embeddings sensibles aux contextes sociaux. Les modèles multilingues comme mT5 produisent des embeddings interlinguistiques en pré-formation 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’attention multi-tête est clé pour les transformateurs analysant 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 éparsifiée améliorent l’efficacité en réduisant les calculs d’attention redondants. Des modèles comme GShard utilisent une attention de type “mélange d’experts” pour une plus grande efficacité des paramètres. Le transformateur universel introduit une récurrence de profondeur permettant de modéliser des dépendances à long terme.

Comprendre les innovations de l’attention fournit des insights pour étendre les capacités du modèle.

Récupération

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

Des algorithmes d’approximation de plus proches voisins 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 une meilleure rappel. Des modèles comme REALM optimisent directement les embeddings pour les objectifs de récupération via des encodeurs doubles.

Des travaux récents explorent également la récupération cross-modale 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 pré-formés est plus accessible en utilisant des modèles architecturaux éprouvés :

Pipeline de génération de texte

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

1. L’ingénierie de requête 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’écriture d’essais utiliserait une requête 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

Construire 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 de plus proches voisins approximative
3. Alimentation des correspondances comme contexte à un LLM pour résumer et synthétiser une réponse

Ceci 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 un modèle multiple de compétences via :

1. Des requêtes encadrant chaque tâche
2. Un affinage conjoint sur les tâches
3. L’ajout de classifieurs sur l’encodeur LLM pour faire des prédictions

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

Systèmes d’IA hybrides

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

1. Les LLM traitant des tâches de langage ouvertes
2. La logique basée sur des règles fournissant des contraintes
3. Des connaissances structurées représentées dans un graphe de connaissances
4. Les LLM et les données structurées s’enrichissant mutuellement dans un “cycle vertueux”

Ceci 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 requête

Être capable de formuler efficacement des requêtes pour les LLM est crucial pour les applications. Les compétences clés incluent :

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

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

Cadres d’orchestration

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

LangChain propose une architecture modulaire pour composer des requêtes, des modèles, des pré/post-processeurs et des connecteurs de données en 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 cadres utilisent des techniques comme :

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

Des outils d’AutoML comme Spell offrent l’optimisation des requêtes, 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 et de cohérence
• Utiliser des benchmarks comme GLUE, SuperGLUE comprenant des jeux de données NLU/NLG
• Activer l’évaluation humaine via des cadres 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 le modèle de sujet LDA
• Vérifier les biais avec des bibliothèques comme FairLearn et WhatIfTools
• Exécuter continuellement des tests unitaires sur les requêtes clés
• Traquer les journaux de modèle et le dérive dans le monde réel 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 paires équilibrées 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 responsable 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, de la parole et d’autres modalités
• Des architectures de transformateurs multimodaux unifiées
• Une récupération cross-modale entre les types de médias
• Générer des légendes, des descriptions visuelles et des résumés
• La cohérence et le sens commun multimodaux

Ceci 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 créer des systèmes de langage naturel capables – avec les bonnes compétences, vous pouvez exploiter ces modèles puissants pour résoudre des problèmes du monde réel.