Que sont les grands modèles de langage (LLM) ?

Imaginez un monde où les machines communiqueraient avec vous de manière naturelle, en anticipant vos besoins et en répondant à vos questions avec une intelligence humaine. C’est ce que proposent les grands modèles de langage (LLM), un type d’IA à la pointe de la technologie. Les LLM transforment la manière dont nous communiquons, apprenons et créons, offrant de nouvelles possibilités aux entreprises de tous secteurs.

Si vous vous êtes déjà demandé "Mais qu’est-ce qu’un LLM ?", vous êtes au bon endroit. En comprenant comment ces modèles sont créés, ce qu’ils peuvent faire et les avantages qu’ils offrent à votre entreprise, vous serez en mesure de garder une longueur d’avance, de découvrir des applications innovantes et d’atteindre de nouveaux niveaux d’efficacité opérationnelle.

Qu’est-ce qu’un LLM ?

Un grand modèle de langage (Large Language Model ou LLM) est un type de modèle d’intelligence artificielle avancée, capable de comprendre le langage naturel et de générer des textes en analysant de très grandes quantités de données. L’efficacité et la portée de ces modèles dépendent en grande partie de la qualité et de la diversité des données utilisées pour leur entraînement. Certains LLM sont spécialisés dans des domaines précis et utilisent des ensembles de données de grande qualité et soigneusement préparés. D’autres modèles, comme ChatGPT, sont plus génériques et ont été entraînés avec des milliards de mots portant sur de très nombreux sujets.

Ces modèles de langage sont conçus pour effectuer des tâches linguistiques très variées, notamment :

• Participer à des conversations interactives

• Procéder à des analyses textuelles approfondies

• Générer divers types de contenu

• Effectuer des traductions entre plusieurs langues

La polyvalence des LLM en fait un précieux atout dans de nombreux domaines, du service client à la création de contenu, en passant par l’analyse des données et l’apprentissage des langues. À mesure que ces modèles se développent, ils redéfinissent la manière dont nous interagissons avec la technologie et dont nous traitons l’information.

Comment fonctionnent les modèles de langage ?

Les grands modèles de langage génèrent du contenu de grande qualité grâce à un subtil mélange de paramètres et de données d’entraînement. L’entraînement des LLM commence par de grandes quantités de données textuelles qui leur permettent de reconnaître des structures linguistiques, des règles de grammaire, des indices contextuels et des nuances subtiles.

Ces données d’entraînement permettent d’ajuster les paramètres du modèle : ces “poids”, c’est-à-dire des paramètres internes, lui permettent de prédire le prochain mot d’un texte. Les LLM avancés comme GPT-4 utilisent des milliards de paramètres pour reconnaître des structures de langage complexes et générer des réponses naturelles et en accord avec le contexte.

Tous les grands modèles de langage partagent trois caractéristiques :

• Machine learning et deep learning : Les LLM emploient des techniques de deep learning qui leur permettent d’identifier des structures de manière autonome sans intervention humaine. En utilisant des probabilités pour apprendre grâce aux données et prédire ou générer du texte, ces modèles améliorent continuellement leur compréhension du langage en analysant des quantités d’informations de plus en plus importantes.

• Réseaux neuronaux : Les fondements des LLM reposent sur les réseaux neuronaux, qui imitent les réseaux de neurones du cerveau humain. Ces réseaux sont constitués de couches de nœuds interconnectées qui traitent et transforment les données qu’elles reçoivent pour permettre au modèle de reconnaître des structures linguistiques complexes.

• Modèles transformateurs : Les LLM s’appuient sur des modèles transformateurs qui comprennent le contexte du langage humain de manière extrêmement efficace. Ces modèles utilisent des mécanismes d’attention pour évaluer le degré d’importance de différents mots au sein d’une phrase pour générer de longs textes cohérents et pertinents.

En associant ces caractéristiques, les LLM peuvent générer du texte qui imite le langage humain de manière remarquable, comprendre des questions subtiles et effectuer diverses tâches linguistiques avec une précision impressionnante.

Pourquoi les grands modèles de langage (LLM) sont-ils importants ?

Les grands modèles de langage sont importants car ils améliorent les capacités de traitement automatique du langage naturel (ou NLP, de l’anglais Natural Language Processing), permettant ainsi de générer du contenu, de traduire des langues et de comprendre des textes de manière plus précise et efficace. Ces modèles jouent donc un rôle essentiel pour de nombreuses applications comme les chatbots avancés, les assistants virtuels et les applications de création de contenu automatisée. 

Ces améliorations favorisent les interactions avec les utilisateurs, optimisent les flux de travail et permettent d’analyser de vastes ensembles de données pour en extraire de précieuses informations. Il n’est donc pas surprenant que les LLM soient en train de devenir des outils indispensables pour les entreprises et les développeurs.

Voici les principaux avantages offerts par les LLM :

• Compréhension avancée du langage : Les LLM comprennent le contexte, les nuances et la signification d’un texte de manière extrêmement efficace, ce qui leur permet de traiter le langage avec une précision plus élevée.

• Création de contenu simplifiée : Ces modèles aident les rédacteurs, spécialistes du marketing et créateurs à générer du contenu en accélérant le processus de création.

• Meilleur service client : Les LLM sont utilisés par les chatbots interactifs et les assistants virtuels pour répondre aux questions des clients, qu’il s’agisse de se renseigner sur une commande ou de demander des informations sur un produit et les politiques de retour d’une entreprise.

• Capacités de recherche avancées : Les chercheurs tirent parti des LLM pour effectuer des analyses de données et recueillir des informations dans de nombreux domaines avec une plus grande rapidité.

• Communication multilingue efficace : Les LLM brisent la barrière de la langue en fournissant des services de traduction et d’interprétation.

• Personnalisation renforcée : Les LLM fournissent du contenu et des recommandations plus personnalisés. Ils permettent par exemple aux plateformes de streaming d’analyser les habitudes et préférences des utilisateurs pour leur suggérer du contenu avec une précision inégalée.

• Automatisation des tâches : Les LLM permettent de gagner en productivité et en efficacité en automatisant une multitude de tâches de routine comme la synthèse de texte, la saisie de données et la génération de rapports.

Grâce à tous ces avantages, les LLM sont en train de révolutionner la manière dont les entreprises traitent des informations et interagissent avec leurs clients tout en simplifiant les opérations dans de nombreux secteurs d’activité.

À quoi sert un LLM ?

Les modèles de langage sont extrêmement polyvalents et offrent de très nombreuses possibilités. Voici quelques-unes des utilisations les plus courantes :

• Traduction et localisation

  • Google Traduction utilise des LLM pour offrir des services de traduction en temps réel en prenant en charge plus de 100 langues pour aider les particuliers et les entreprises à communiquer par-delà les barrières linguistiques. 

• Chatbots, bots et assistants virtuels

  • Siri et Alexa, les assistants respectifs d’Apple et Amazon, utilisent des LLM avancés qui leur permettent de comprendre les questions ou demandes des utilisateurs et d’y répondre. Bank of America utilise Erica, un assistant virtuel piloté par IA, pour aider ses clients à effectuer des transactions financières. 

• Génération de code et débogage

  • GitHub Copilot est une extension développée par OpenAI pour aider les développeurs en leur suggérant des extraits de code, en complétant automatiquement des lignes de code et même en générant des fonctionnalités complètes basées sur des descriptions en langage naturel. 

• Synthèse et analyse de texte

  • Certains outils comme Grammarly utilisent des LLM pour fournir des analyses de texte et améliorer la grammaire, le style et la compréhension à l’écrit. 

• Enseignement et tutorat personnalisés

  • Khan Academy, une célèbre plateforme de formation en ligne, utilise l’IA pour créer des expériences d’apprentissage personnalisées qui adaptent leur contenu en fonction du rythme et du niveau de chaque élève. 

• Aide aux diagnostics médicaux

  • IBM Watson Health utilise des modèles de langage pour analyser des dossiers médicaux, des rapports de recherche et des données d’essais cliniques afin d’aider les médecins à diagnostiquer des maladies et à recommander des traitements. 

• Création de contenu et copywriting

  • Copy.ai et Jasper sont des outils d’IA qui utilisent des LLM pour aider les entreprises à générer rapidement des documents marketing, des publications de blog et du contenu pour les réseaux sociaux. 

• Analyse de contrats et de documents juridiques

  • Les cabinets d’avocats et les services juridiques des entreprises utilisent des outils intégrant des LLM comme LawGeex pour analyser et examiner des contrats, extraire des informations importantes et identifier des risques et des problèmes de conformité. Ces outils simplifient le processus d’examen des contrats et accélèrent l’analyse manuelle des documents. 

Comment concevoir des LLM pour votre entreprise

Les LLM sont souvent décrits comme une technologie de "boîte noire" en raison de leur fonctionnement interne opaque et complexe qui peut être difficile à interpréter, et ce même pour les spécialistes de l’IA. Créer un LLM en interne et donc une tâche considérable qui demande d’importantes ressources en personnel, compétences, temps et moyens financiers. Les entreprises qui optent pour cette approche doivent suivre une série d’étapes précises allant de la préparation des données jusqu’au déploiement. 

Voici à quoi ce processus peut ressembler :

• Préparation des données

Des données de grande qualité sont à la base de tout modèle de langage efficace. Commencez par définir l’objectif de votre modèle, qu’il s’agisse de créer un concurrent de ChatGPT ou de développer un outil de recherche avancé pour les données internes de votre entreprise. Cet objectif permettra d’orienter le processus de collecte de données.

Rassemblez différents ensembles de données couvrant plusieurs sujets, langues et styles d’écriture. Ensuite, prétraitez ces données en les nettoyant et en les normalisant afin d’éliminer les informations inutiles et de compléter les valeurs manquantes. À ce stade, la tokenisation est une étape cruciale : elle permet de diviser le texte en unités de petite taille que le modèle pourra traiter plus facilement lors de l’entraînement.

• Architecture et infrastructure

Avant de pouvoir traiter les données que vous avez préparées, vous devez concevoir l’architecture de votre modèle. Vous devez déterminer le type de réseau neuronal que vous utiliserez, sa taille, ainsi que le nombre de couches et de paramètres. L’architecture que vous aurez choisie déterminera la façon dont le modèle apprendra et traitera l’information.

L’entraînement d’un LLM nécessite une puissance de calcul considérable. Les entreprises doivent investir dans des systèmes informatiques hautes performances avec des GPU ou des TPU suffisamment puissants pour traiter des calculs complexes et de grands jeux de données.

• Entraînement et optimisation

Au cours de la phase d’entraînement, vous fournirez des données au modèle pour lui permettre d’apprendre des structures et des relations. Ce processus exige un suivi attentif pour s’assurer que le modèle apprend efficacement sans "overfitting", ou surajustement, un phénomène à travers lequel un modèle apprend non seulement les structures sous-jacentes, mais aussi le bruit et les anomalies contenues dans les données d’entraînement, ce qui diminue sa capacité à bien fonctionner sur de nouvelles données.

• Déploiement et scalabilité

Une fois l’entraînement terminé, vous devez déployer le modèle dans un environnement de production pour l’utiliser en situation réelle. Effectuez des tests pour vous assurer que les prédictions du modèle sont fiables et qu’il peut traiter des données en temps réel. Mettez en œuvre un programme de contrôle continu pour suivre les performances et identifier tout problème potentiel.

Le scaling nécessite d’ajuster les ressources de calcul pour conserver un niveau de performance optimal à mesure que le modèle traite différentes charges de travail et de plus grandes quantités de données.

Le développement d’un LLM en interne est une tâche complexe qui demande d’importantes ressources et des compétences spécialisées. Les solutions de LLM disponibles sur le marché peuvent être une démarche plus pratique et plus rentable pour de nombreuses entreprises.

Exploiter un modèle de langage existant pour votre entreprise

Pour la plupart des entreprises, les LLM déjà disponibles représentent une solution plus pratique et plus rentable que de créer un modèle personnalisé à partir de zéro. Ces modèles pré-entraînés présentent d’importants avantages étant donné qu’ils ont déjà appris de vastes ensembles de données. Ils bénéficient donc dès le départ d’un niveau de performance et de précision très élevé.

Voyons maintenant les avantages et stratégies associés à la mise en œuvre d’un LLM existant pour votre entreprise.

Les avantages des LLM existants

• Rentabilité : Ces LLM réduisent considérablement les coûts de développement associés à la création et à l’entraînement d’un modèle personnalisé.

• Déploiement rapide : En réduisant le délai entre la conception et la mise en œuvre, ils permettent d’intégrer plus rapidement des capacités d’IA dans vos processus métier.

• Apprentissage complet : Ces modèles ont fait l’objet d’un entraînement approfondi qui est souvent basé sur des jeux de données variés et extrêmement complets.

• Capacités NLP avancées : Ils vous donnent accès à des outils de traitement automatique du langage naturel sans que vous ayez besoin de savoir-faire interne.

• Scalabilité : Ces modèles traitent facilement d’importantes charges de travail en s’adaptant aux besoins de votre entreprise à mesure qu’ils évoluent.

• Intégration simple : Ils sont conçus pour intégrer facilement les systèmes et flux de travail actuels de votre entreprise.

• Amélioration continue : Les fournisseurs de LLM mettent à jour et améliorent régulièrement leurs modèles pour vous permettre de bénéficier des dernières avancées technologiques.

• Fiabilité éprouvée : Ils ont déjà acquis une excellente réputation dans plusieurs domaines et secteurs d’activité.

En optant pour un LLM disponible sur le marché, les entreprises peuvent rapidement tirer parti de leurs capacités dans des domaines tels que le service client, la création de contenu, l’analyse de données et bien plus encore, sans financer les investissements nécessaires pour développer ces technologies en interne.

Les LLM populaires auprès des entreprises

Après avoir choisi d’opter pour un LLM déjà conçu, la prochaine étape est de choisir le LLM le mieux adapté par rapport aux besoins de votre entreprise. Les LLM les plus populaires à l’heure actuelle incluent notamment Claude, ChatGPT et Google Gemini. Chacun de ces modèles comporte ses propres fonctionnalités et qualités pour répondre à diverses exigences.

• Claude

  • Un modèle de langage réputé pour ses options de personnalisation avancées

  • Excellent dans des applications spécifiques

  • Offre d’excellentes performances dans des tâches spécialisées

  • Convient aux entreprises à la recherche de solutions d’IA sur mesure

• ChatGPT

  • Spécialisé dans l’IA conversationnelle

  • Fournit des capacités avancées de traitement automatique du langage naturel

  • Idéal pour le service client, la génération de contenu et les expériences interactives

  • Convient particulièrement aux entreprises centrées sur la communication et l’engagement client

• Google Gemini

  • Ce modèle de langage propose des capacités avancées de recherche et d’analyse de données

  • S’intègre parfaitement à la suite d’outils et de service Google

  • Excellent choix pour les entreprises qui utilisent déjà l’écosystème Google

  • Particulièrement utile pour les entreprises qui ont besoin de fonctions de recherche avancées et de données approfondies.

Pour choisir votre LLM, il est important de prendre en compte les besoins de votre entreprise, votre infrastructure actuelle et les principales applications que vous comptez développer. D’autres facteurs comme vos exigences en termes de personnalisation, les capacités d’intégration et les points forts du modèle dans vos domaines stratégiques vous aideront à orienter votre choix.

N’oubliez pas que le secteur des LLM évolue rapidement. Les modèles actuels sont souvent mis à jour et de nouveaux modèles sont régulièrement présentés. Restez informé(e) des derniers développements pour vous assurer d’utiliser la technologie la plus avancée et la mieux placée pour aider votre entreprise à atteindre ses objectifs.

Stratégies d’intégration

Pour intégrer efficacement des LLM dans vos applications métiers, il est indispensable d’utiliser leurs API (Application Programming Interfaces). Ces API fournissent une méthode d’accès normalisée aux capacités des modèles de langage, ce qui permet aux entreprises d’intégrer un système avancé de traitement du langage à leurs systèmes sans passer par une restructuration complexe.

Les principales stratégies d’intégrations incluent :

• Mise en œuvre d’une API

  • Familiarisez-vous avec la documentation de l’API du LLM que vous avez choisi.

  • Développez des méthodes d’authentification sécurisées pour accéder à l’API.

  • Intégrez la gestion des erreurs et le rate limiting pour garantir le bon fonctionnement de l’API.

• Options de personnalisation

  • Penchez-vous sur les réglages disponibles pour personnaliser le modèle en fonction de votre secteur ou cas d’utilisation.

  • Envisagez d’entraîner le modèle en vous servant des données de votre entreprise afin d’améliorer sa précision et sa pertinence.

  • Utilisez les termes et le vocabulaire propres à votre secteur pour améliorer la qualité du LLM.

• Bonnes pratiques en matière d’invites

  • Créez des invites claires, concises et contextuelles.

  • Essayez différentes structures d’invites pour optimiser les performances.

  • Mettez en œuvre un système permettant d’affiner et de mettre à jour les invites en fonction des résultats.

• Tests d’intégration

  • Effectuez des tests rigoureux pour garantir une synchronisation parfaite entre vos systèmes et le LLM.

  • Intégrez des outils de surveillance pour suivre l’utilisation et les performances API.

• Scalabilité

  • Concevez votre intégration de manière à gérer l’augmentation de la charge de travail au fur et à mesure que votre utilisation augmente.

  • Envisagez de mettre en œuvre des mécanismes de mise en cache pour gagner en efficacité et réduire le nombre d’appels API.

• Confidentialité et sécurité des données

  • Assurez-vous de respecter la réglementation en matière de protection des données lorsque vous envoyez des données au LLM.

  • Mettez en œuvre un système de chiffrement pour les données en transit et au repos.

• Boucle de rétroaction

  • Mettez en place un système pour recueillir les commentaires des utilisateurs sur la qualité du LLM.

  • Utilisez ces commentaires pour améliorer continuellement votre intégration et l’ingénierie de prompt.

Les entreprises qui suivent ces stratégies pourront tirer pleinement parti des capacités des LLM et les personnaliser en fonction de leurs besoins tout en obtenant des performances optimales.

Analyse des coûts : créer un modèle ou utiliser un modèle existant

Le choix de créer un nouveau modèle de langage ou d’utiliser une solution déjà conçue doit être justifié par une analyse des coûts approfondie. Pour commencer, comparez le coût total de possession des deux options. La formation d’une équipe interne implique de recruter du personnel spécialisé et de se procurer des ressources informatiques hautes performances. D’un autre côté, les LLM déjà disponibles réduisent considérablement ces dépenses. 

Les coûts associés au scaling et à la maintenance doivent également être pris en compte. Les LLM existants bénéficient d’une scalabilité transparente, tandis que la création d’un modèle interne demande un investissement considérable dans une infrastructure scalable afin de suivre le rythme. Sur le long terme, la maintenance d’un LLM développé en interne demande énormément de ressources et implique d’entraîner régulièrement le modèle avec de nouvelles données. Avec les LLM déjà disponibles, cette responsabilité est prise en charge par le fournisseur, ce qui vous permet de consacrer votre temps à des tâches plus stratégiques. 

Pourquoi Fastly est le meilleur partenaire pour tirer parti des LLM

Les grands modèles de langage (LLM) sont rapidement devenus l’une des plus importantes innovations technologiques de ces dernières années. Leur polyvalence, leur usabilité et leur efficacité sont en train de révolutionner de nombreux secteurs d’activité. La création d’un LLM personnalisé est une tâche extrêmement complexe et coûteuse qui demande de préparer de grandes quantités de données et d’entraîner des algorithmes de machine learning. Il est souvent bien plus pratique d’utiliser des modèles de langage déjà disponibles. Pourtant, ces modèles préconçus peuvent être lents et difficiles à intégrer.

C’est là que Fastly AI Accelerator entre en jeu avec une solution inégalée qui optimise les performances LLM et simplifie l’intégration. Tirant parti de plusieurs décennies d’expérience auprès des développeurs, l’AI Accelerator de Fastly améliore les performances et réduit les coûts avec des invites similaires pour les applications LLM. 

Les principaux avantages de Fastly AI Accelerator :

• Intégration simplifiée : Il suffit aux développeurs de modifier une seule ligne de code pour obtenir d’importants avantages.

• Gains de performances : L’AI Accelerator effectue une mise en cache sémantique pour booster les temps de réponse des LLM.

• Réduction des coûts : En minimisant les appels d’API aux fournisseurs de LLM, Fastly permet de réduire les dépenses d’exploitation.

• Productivité accrue : Avec une intégration simplifiée et des performances accrues, les développeurs peuvent se concentrer sur l’innovation au lieu de consacrer leur temps au dépannage.

Fastly s’engage à aider les développeurs en fournissant bien plus que des outils. Nous proposons un compte GRATUIT complet qui vous permet de tester le service et de le mettre en œuvre selon vos propres conditions. Cette approche pratique vous permet de découvrir par vous-même les avantages de la solution et de la personnaliser pour répondre à vos besoins.

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