Les grands modèles de langage sont devenus de plus en plus populaires ces dernières années en raison de leur capacité à générer des textes de haute qualité.

Ils sont formés à l'aide de ressources informatiques puissantes qui les rendent capables de traiter rapidement d'énormes quantités de données : cela leur permet de construire des représentations de connaissances complexes qui peuvent être utilisées pour diverses tâches.

Cet article te donnera quelques indications sur ce que sont les grands modèles de langage, sur la façon dont ils peuvent être exploités par l'informatique d'entreprise et sur les risques qui y sont associés.

Découvre les détails !

TL;DR

  • Les modèles de grand langage sont des systèmes d'intelligence artificielle qui utilisent des algorithmes d'apprentissage profond pour traiter et comprendre le langage naturel.
  • Ils peuvent être utilisés pour le service à la clientèle, l'analyse des sentiments, la traduction et la génération de contenu.
  • Les LLM s'accompagnent de risques tels que la perpétuation des préjugés, la production d'informations fausses ou trompeuses et la nécessité de former de grandes quantités de données, qui peuvent inclure des informations personnelles et sensibles.
  • Les LLM les plus fréquemment utilisés sont Turing NLG, GPT-3, GPT-4, Gopher, Chichilla et BERT.
  • Les meilleures pratiques pour les mettre en œuvre dans les entreprises comprennent le choix du bon modèle, la préparation/la mise au point des données, la planification d'une intégration avec les systèmes déjà existants et la vigilance.
  • TextCortex est le compagnon tout-en-un AI qui s'accompagne d'un assistant conversationnel personnalisable AI appelé ZenoChat qui peut générer des sorties de haute qualité dans plus de 25 langues sur plus de 4000 plateformes.

LLM (Grands modèles linguistiques)

Les modèles de grand langage sont des systèmes d'intelligence artificielle qui utilisent des algorithmes d'apprentissage profond pour traiter et comprendre le langage naturel.

Ils sont formés sur de grandes quantités de données textuelles, telles que des livres, des articles et des sites Web, afin d'apprendre des modèles et des relations dans le langage.

Comment fonctionnent-ils ?

Les grands modèles de langage fonctionnent en utilisant des algorithmes d'apprentissage profond, plus précisément des réseaux neuronaux.

Pendant la formation, le modèle se voit présenter un texte en entrée et est entraîné à prédire le prochain mot ou la prochaine séquence de mots dans le texte : le modèle ajuste ensuite ses paramètres pour améliorer ses prédictions sur la base des données de formation.

Une fois que le modèle a été entraîné, il peut générer un nouveau texte en réponse à des invites qui lui sont données. Pour ce faire, l'invite est envoyée au modèle, qui utilise alors les modèles et les relations linguistiques qu'il a appris pour générer une réponse.

Avantages 

Voici quelques façons dont les grands modèles de langage peuvent être exploités par l'informatique d'entreprise : 

  1. Service client : les grands modèles de langage peuvent être utilisés pour alimenter les chatbots et les assistants virtuels qui peuvent aider les clients dans leurs demandes et leurs problèmes : ces chatbots peuvent répondre aux clients dans un langage naturel, ce qui permet d'offrir une assistance rapide et efficace.
  2. Analyse des sentiments : ces modèles peuvent également être utilisés pour analyser les commentaires et les avis des clients afin de déterminer le sentiment et d'identifier les points à améliorer. Cela peut permettre de mieux comprendre les clients et d'améliorer à la fois les produits et les services.
  3. Traduction : les grands modèles linguistiques sont très utiles pour améliorer la précision et la rapidité des services de traduction. Ils peuvent être formés sur de grandes quantités de données multilingues pour fournir des traductions de haute qualité en temps réel.
  4. Génération de contenu : les grands modèles de langage peuvent facilement générer du contenu de haute qualité, comme des descriptions de produits, des posts sur blog et des mises à jour sur les médias sociaux. Cela peut faire gagner du temps et des ressources aux équipes de création de contenu et contribuer à améliorer la cohérence et la qualité du contenu.

Risques

Les grands modèles linguistiques s'accompagnent également de certains risques qu'il faut prendre en compte.

Ils peuvent apprendre et perpétuer les préjugés présents dans les données d'entraînement, ce qui peut conduire à des résultats discriminatoires ou injustes.

Ils peuvent générer des informations fausses ou trompeuses, ce qui peut avoir des conséquences négatives, en particulier dans le cas d'actualités ou d'informations liées à la santé.

En outre, les grands modèles de langage nécessitent la formation de grandes quantités de données, qui peuvent inclure des informations personnelles et sensibles : il y a un risque que ces données soient compromises, ce qui entraîne des atteintes à la vie privée et d'autres problèmes de sécurité.

Grands modèles linguistiques et informatique d'entreprise

Avec l'essor de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, les grands modèles de langage deviennent de plus en plus importants pour l'informatique d'entreprise.

Examinons de plus près comment les processus métier exploitent de plus en plus souvent les capacités de AI .

grands modèles linguistiques

Quelques exemples et cas d'utilisation

Tout d'abord, quels sont les exemples populaires de technologies AI qui s'appuient sur de grands modèles de langage ?

Microsoft 365 Copilot combine la puissance des grands modèles de langage avec tes données dans le Microsoft Graph et les apps Microsoft 365 pour que tes mots deviennent ton atout le plus puissant pour obtenir d'excellents résultats.

Adobe a également lancé la version initiale de son propre site génératif AI pour la génération d'images en entraînant son système Firefly, basé sur des images générées par l'homme.

En général, les LLM les plus fréquemment utilisés sont Turing NLG, GPT-3, GPT-4, Gopher, Chichilla et BERT.

microsoft copilot

Utilisation professionnelle

En utilisant les avantages des LLM, les entreprises peuvent facilement automatiser les procédures, améliorer la prise de décision et découvrir des informations avantageuses, ce qui se traduit par une augmentation de la productivité et des avantages concurrentiels.

Les grands modèles de langage ont connu un pic d'utilisation et de visibilité récemment, mais ils sont en fait présents dans le secteur technologique depuis plusieurs années.

Meilleures pratiques pour la mise en œuvre des MFR

Voici quelques étapes particulièrement utiles que les entreprises peuvent suivre pour commencer leur voyage avec les modèles AI :

  1. Choisis le bon modèle : il est important de choisir un LLM en fonction des besoins spécifiques, en tenant compte de la complexité de la tâche, des capacités du modèle et des besoins en ressources.
  2. Prépare les données et peaufine-les : collecte les données appropriées pour calibrer ton modèle, vérifie deux fois que ses paradigmes sont applicables à ton entreprise et que le résultat est pertinent pour le domaine donné.
  3. Planifier une intégration avec les systèmes déjà existants : mettre en œuvre l'intégration du LLM sélectionné dans tes processus et ton infrastructure existants, afin de garantir un minimum de perturbations.
  4. Sois attentif : n'aie pas peur d'aborder les problèmes d'éthique et de confidentialité liés au déploiement de AI . Veille à respecter les lois sur la confidentialité des données et l'utilisation de l'intelligence artificielle de manière éthique.

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