Qu'est-ce qu'un modèle grand langage?

Un modèle grand langage (LLM) est un modèle d'intelligence artificielle formé par des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour reconnaître, générer, traduire et / ou résumer de grandes quantités de données humaines écrites et de données texte.Les modèles de grandes langues sont l'une des solutions de traitement des langues naturelles les plus avancées et les plus faciles à utiliser (NLP) disponibles aujourd'hui.

Les modèles de grands langues ont un large éventail d'applications, notamment la traduction du langage, la création de chatbot et le contenu, la résumé de texte, et peuvent également être utilisées pour améliorer les moteurs de recherche, les assistants vocaux et les assistants virtuels.

Comment fonctionnent les grands modèles de langue?

Les modèles de grandes langues fonctionnent principalement grâce à leur architecture de convertisseur spécialisée et à leurs grands ensembles de données de formation.

Pour qu'un modèle grand langage fonctionne, il doit d'abord être formé sur une grande quantité de données textuelles pour rendre le contexte, les relations et les modèles de texte clairs.Ces données peuvent provenir de nombreuses sources, telles que des sites Web, des livres et des enregistrements historiques.Wikipedia et GitHub sont deux des plus grands échantillons Web utilisés pour la formation LLM.Quelle que soit la source, les données de formation doivent être nettoyées et vérifiées par la qualité avant de pouvoir être utilisées pour former la LLM.

Une fois les données nettoyées et prêtes à l'entraînement, elles peuvent être tokenisées ou décomposées en parties plus petites pour une compréhension plus facile.Les jetons peuvent être des mots, des caractères spéciaux, des préfixes, des suffixes et d'autres composants linguistiques qui rendent un sens contextuel plus clair.Les jetons informent également le mécanisme d'attention du modèle grand langage, ou sa capacité à se concentrer rapidement et intelligemment sur les parties les plus pertinentes du texte d'entrée afin qu'il puisse prédire et / ou générer une sortie appropriée.

Une fois qu'un modèle grand langage a reçu une formation initiale, elle peut être déployée aux utilisateurs via divers formulaires, y compris les chatbots.Cependant, les utilisateurs d'entreprise accèdent à des modèles de grandes langues principalement via des API qui permettent aux développeurs d'intégrer la fonctionnalité LLM dans les applications existantes.

Les modèles de grandes langues sont formés principalement par le biais d'un apprentissage non supervisé, semi-supervisé ou auto-supervisé, et les LLM peuvent ajuster leurs paramètres internes et «apprendre» efficacement de la nouvelle entrée utilisateur au fil du temps.