Depuis la montée en puissance des outils IA auprès du grand public, à commencer par ChatGPT d’OpenAI, mais aussi Bard de Google ainsi que de Gemini, l’essor de l’intelligence artificielle (IA) a ouvert la voie à une nouvelle ère technologique où les Large Language Models (LLM) jouent un rôle clé. Ces modèles de traitement du langage naturel représentent un pilier fondamental dans le développement de nombreuses applications, fusionnant la puissance du machine learning et du traitement du langage pour comprendre, générer et manipuler des données textuelles de manière avancée.
LLM définition : qu’est-ce que c’est ?
Les Large Language Models (connus sous l’acronyme LLM) sont des algorithmes d’apprentissage profond conçus pour traiter de vastes quantités de données textuelles afin de comprendre et de générer un langage humain de manière autonome. Ils se caractérisent par leur capacité à apprendre à prédire et à générer du texte en s’appuyant sur d’énormes ensembles de données textuelles préexistants. Ces modèles, exploitant des réseaux neuronaux massifs, ont la capacité de produire du texte cohérent, des réponses précises et même de créer des contenus originaux qui ressemblent étroitement à ceux rédigés par des humains.
En résumé, les LLM ont pour objectif de comprendre le langage naturel dans sa complexité, sa syntaxe et sa sémantique, leur permettant d’effectuer une variété de tâches allant de la traduction automatique à la génération de textes, en passant par la rédaction de réponses et de résumés pertinents.
Exemples d’utilisation des LLM par les outils IA
Les avancées spectaculaires dans le domaine des LLM ont permis à diverses entreprises et équipes de recherche de développer des outils IA innovants qui exploitent pleinement ces modèles pour des applications concrètes. Voici 3 exemples d’utilisation populaires :
ChatGPT d’OpenAI
Quand OpenAI a lancé ChatGPT, il a en réalité lancé un modèle LLM renommé pour sa capacité à interagir de manière conversationnelle avec les utilisateurs. Il peut répondre à une gamme étendue de questions, fournir des informations précises et engager des discussions naturelles. Cette capacité conversationnelle fluide en fait un atout majeur pour les chatbots, les services clientèle automatisés et même les assistants personnels virtuels.
Llama 2 de Meta
Meta a développé Llama 2, un LLM destiné à améliorer la qualité et la précision de la modération du contenu sur ses plateformes, qui représente une vraie problématique pour les réseaux sociaux . En utilisant des techniques d’apprentissage profond, Llama 2 est capable de filtrer les contenus inappropriés, de détecter les discours haineux et de prévenir la diffusion de contenus nuisibles, renforçant ainsi la sécurité et la fiabilité des plateformes en ligne.
Google DeepMind
Google DeepMind a exploité les LLM pour créer des systèmes avancés de synthèse de la voix, produisant des voix synthétiques plus naturelles et expressives. Ces voix générées par des modèles LLM ont une intonation humaine, une clarté accrue et sont utilisées dans des applications telles que la narration audio, les assistants vocaux et même les systèmes d’aide à la lecture pour les personnes malvoyantes. Plus récemment, le lancement de Gemini, la nouvelle version de l’IA Google, repose également sur les LLM et permet d’interagir avec l’humain grâce aux quantités de données et à ses multiples réseaux neuronaux.
Ces exemples mettent en lumière la diversité des applications des LLM dans l’IA, illustrant leur potentiel à transformer divers secteurs en exploitant leur capacité à comprendre et à générer du langage naturel de manière avancée.