Les grands modèles de langage ont récemment acquis une importance considérable après que leur cas d'utilisation hautement compétent ChatGPT est devenu un succès du jour au lendemain. Voyant le succès de ChatGPT et d'autres ChatBots, une multitude de personnes et d'organisations se sont intéressées à explorer la technologie qui alimente ces logiciels.
Les grands modèles de langage sont l'épine dorsale de ce logiciel qui permet le fonctionnement de diverses applications de traitement du langage naturel telles que la traduction automatique, la reconnaissance vocale, la réponse aux questions et la synthèse de texte. Laissez-nous en savoir plus sur LLM et comment vous pouvez l'optimiser pour obtenir les meilleurs résultats.
Que sont les grands modèles de langue ou ChatGPT ?
Les grands modèles de langage sont des modèles d'apprentissage automatique qui exploitent des réseaux de neurones artificiels et de grands silos de données pour alimenter les applications NLP. Lors de la formation sur de grandes quantités de données, LLM acquiert la capacité de capturer diverses complexités du langage naturel, qu'il utilise ensuite pour :
- Génération de nouveau texte
- Résumé des articles et passages
- Extraction de données
- Réécrire ou paraphraser le texte
- Classement des données
Certains exemples populaires de LLM sont BERT, Chat GPT-3 et XLNet. Ces modèles sont formés sur des centaines de millions de textes et peuvent fournir des solutions intéressantes à tous les types de requêtes utilisateur distinctes.
Cas d'utilisation populaires des grands modèles de langage
Voici quelques-uns des cas d'utilisation les plus courants et les plus répandus de LLM :
Génération de texte
Les grands modèles de langage utilisent l'intelligence artificielle et les connaissances en linguistique informatique pour générer automatiquement des textes en langage naturel et répondre à diverses exigences de communication des utilisateurs, telles que la rédaction d'articles, de chansons ou même la discussion avec les utilisateurs.
Traduction automatique
Les LLM peuvent également être utilisés pour traduire du texte entre deux langues. Les modèles exploitent des algorithmes d'apprentissage en profondeur, tels que des réseaux de neurones récurrents, pour apprendre la structure linguistique des langues source et cible. En conséquence, ils sont utilisés pour traduire le texte source dans la langue cible.
Création de contenu
Les LLM ont désormais permis aux machines de créer un contenu cohérent et logique pouvant être utilisé pour générer des articles de blog, des articles et d'autres formes de contenu. Les modèles utilisent leurs vastes connaissances d'apprentissage en profondeur pour comprendre et structurer le contenu dans un format unique et lisible pour les utilisateurs.
Analyse des sentiments
Il s'agit d'un cas d'utilisation passionnant des grands modèles de langage dans lequel le modèle est formé pour identifier et classer les états émotionnels et les sentiments dans un texte étiqueté. Le logiciel peut détecter des émotions telles que la positivité, la négativité, la neutralité et d'autres sentiments complexes qui peuvent aider à mieux comprendre les opinions et les avis des clients sur différents produits et services.
Compréhension, résumé et classification du texte
Les LLM fournissent un cadre pratique au logiciel d'IA pour comprendre le texte et son contexte. En entraînant le modèle à comprendre et à analyser de grands tas de données, LLM permet aux modèles d'IA de comprendre, de résumer et même de classer le texte sous différentes formes et modèles.
Question Répondant
Les grands modèles de langage permettent aux systèmes d'assurance qualité de détecter et de répondre avec précision à la requête en langage naturel d'un utilisateur. L'une des applications les plus populaires de ce cas d'utilisation est ChatGPT et BERT, qui analysent le contexte d'une requête et recherchent dans un large corpus de textes pour trouver des réponses pertinentes aux requêtes des utilisateurs.
[ Lire aussi : L'avenir du traitement du langage : grands modèles et exemples de langage ]
3 conditions essentielles pour réussir les LLM
Les trois conditions suivantes doivent être remplies avec précision pour améliorer l'efficacité et assurer le succès de vos Large Language Models :
Présence d'énormes quantités de données pour la formation de modèles
Le LLM a besoin de grandes quantités de données pour former des modèles qui fournissent des résultats efficaces et optimaux. Il existe des méthodes spécifiques, comme l'apprentissage par transfert et la pré-formation auto-supervisée, que les LLM exploitent pour améliorer leurs performances et leur précision.
Construire des couches de neurones pour faciliter les modèles complexes aux modèles
Un grand modèle de langage doit comprendre différentes couches de neurones spécialement formés pour comprendre les modèles complexes des données. Les neurones des couches plus profondes peuvent mieux comprendre les modèles complexes que les couches moins profondes. Le modèle peut apprendre l'association entre les mots, les sujets qui apparaissent ensemble et la relation entre les parties du discours.
Optimisation des LLM pour les tâches spécifiques à l'utilisateur
Les LLM peuvent être modifiés pour des tâches spécifiques en modifiant le nombre de couches, de neurones et de fonctions d'activation. Par exemple, un modèle qui prédit le mot suivant dans la phrase utilise généralement moins de couches et de neurones qu'un modèle conçu pour générer de nouvelles phrases à partir de zéro.
Exemples populaires de grands modèles de langage
Voici quelques exemples importants de LLM largement utilisés dans différents secteurs verticaux :
Source de l'image: Vers la science des données
Conclusion
Les LLM ont le potentiel de révolutionner la PNL en fournissant des capacités et des solutions de compréhension du langage robustes et précises qui offrent une expérience utilisateur transparente. Cependant, pour rendre les LLM plus efficaces, les développeurs doivent exploiter des données vocales de haute qualité pour générer des résultats plus précis et produire des modèles d'IA très efficaces.
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