Les grands modèles linguistiques dans l'entreprise

Les grands modèles de langage (LLM) sont un type de modèle d'intelligence artificielle conçu pour les tâches de traitement du langage naturel (NLP).

Ils sont formés sur de grandes quantités de données textuelles pour comprendre et générer des réponses ou des résultats semblables à ceux des humains.

Cet article te donnera des informations éclairantes sur les LLM, ce qu'ils sont, pourquoi ils sont si populaires et comment ils peuvent être employés par les entreprises.

TL;DR

• Les grands modèles de langage (LLM) sont un type de modèle d'intelligence artificielle conçu pour le traitement du langage naturel.
• Ces modèles utilisent des algorithmes complexes et des réseaux neuronaux pour générer des réponses pertinentes et cohérentes.
• Les grands modèles de langage les plus populaires comprennent le GPT d'OpenAI tel que GPT-2, GPT-3 et GPT-4, BERT et T5.
• Les entreprises pourraient faire un appel API à un modèle présenté comme un service : différentes entreprises fournissent des API publiques que les utilisateurs peuvent facilement connecter à un logiciel. 
• Ces modèles peuvent aussi être exploités sur des serveurs qui appartiennent en interne à une entreprise.
• TextCortex est le compagnon tout-en-un AI que les entreprises peuvent mettre en œuvre. Il est livré avec un assistant conversationnel AI personnalisable appelé ZenoChat qui peut générer des sorties de haute qualité dans plus de 25 langues sur plus de 4 000 plateformes.
  

Qu'est-ce qu'un grand modèle linguistique ?

Les modèles de grand langage sont de puissants algorithmes d'apprentissage profond capables de comprendre et de générer du langage naturel.

Comment fonctionnent-ils ?

Ces modèles utilisent des algorithmes complexes et des réseaux neuronaux pour comprendre le contexte, la sémantique et la syntaxe du texte saisi et générer des réponses pertinentes et cohérentes.
Le mécanisme principal derrière les grands modèles de langage est l'apprentissage profond, en particulier l'utilisation de transformateurs, qui ont montré un succès remarquable dans les tâches NLP . 

LLM populaires

Les grands modèles de langage les plus populaires comprennent la série GPT (Generative Pre-trained Transformer) d'OpenAI, comme GPT-2, GPT-3 et GPT-4, ainsi que BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) et T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) de Google.

Ils sont tous devenus de plus en plus sophistiqués et puissants, avec des itérations plus récentes comme GPT-3 et GPT-4 qui se targuent d'une plus grande précision, d'une meilleure fluidité et d'une meilleure compréhension du contexte.

Capacités

Ces modèles sont capables d'effectuer diverses tâches telles que répondre à des questions, résumer un texte, traduire, analyser les sentiments et même créer du contenu original comme des histoires, des poèmes ou des articles.

Le rôle des LLM dans l'entreprise

Maintenant que tu as mieux compris ce que sont les LLM, voyons le rôle qu'ils jouent au sein des entreprises.

Tirer parti des API

Il existe différentes façons de s'appuyer sur un LLM dans l'entreprise, au-delà de la simple interface web.

Tu pourrais faire un appel API à un modèle présenté comme un service : différentes entreprises fournissent des API publiques que les utilisateurs peuvent facilement connecter à un logiciel. Ce procédé apporte plusieurs avantages, notamment une sophistication et une rapidité accrues.

Faire fonctionner un modèle open-source

Tu peux aussi télécharger et utiliser un modèle open-source dans un environnement que tu gères personnellement.

Cela peut être la solution parfaite pour certaines entreprises ou certains cas d'utilisation. Ces modèles peuvent être exploités sur des serveurs qui appartiennent en interne à une entreprise ou dans un système de cloud computing géré par l'entreprise.

Compromis

Bien sûr, les entreprises doivent prendre en compte les compromis qui accompagnent les MFR et appliquer des mesures de précaution pour réduire certains des dangers potentiels associés à leur utilisation.

Complexité : La mise en place et la maintenance d'un LLM sont très complexes. Les organisations devraient toujours chercher à savoir si elles possèdent l'expertise et la capacité des employés en science des données et en ingénierie pour mettre en place et superviser un LLM. 

Confidentialité : Lors de l'utilisation des LLM, il est important de garder à l'esprit qu'ils peuvent traiter et générer du texte basé sur des entrées qui peuvent contenir des informations sensibles ou confidentielles. Cela signifie que les données confidentielles doivent être sécurisées et ne pas être exposées lors des interactions avec les LLM, aussi bien pour les utilisateurs individuels que lorsqu'ils sont intégrés à d'autres processus.

‍DataPrivacy (confidentialité des données) : Bien que les LLM ne stockent ni ne partagent explicitement les données qu'ils utilisent pour la formation ou les interactions futures, il existe toujours un risque de fuite d'informations involontaire ou de violation de la vie privée, en particulier lorsqu'il s'agit d'informations personnelles ou sensibles. Si un service tel que ChatGPT est régulièrement recyclé sur les interactions des utilisateurs, d'autres utilisateurs peuvent être en mesure de découvrir que des données sensibles ont été envoyées au service à un moment donné, ou même de faire en sorte que le service les génère.

‍Conformité réglementaire: Il est essentiel d'adhérer aux réglementations sur la protection des données comme le GDPR et d'autres législations de l'UE lors de l'utilisation de LLM dans des applications professionnelles, car ne pas le faire peut entraîner de lourdes amendes, des répercussions juridiques et une atteinte à la réputation de chacun.

Il est essentiel de s'assurer que l'utilisation de LLM par ton organisation est conforme aux normes éthiques et n'entraîne pas la production de matériel préjudiciable. Il s'agit là d'un impératif pour toute entreprise.

TextCortexLa meilleure alternative pour les entreprises

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Qu'est-ce qui rend ZenoChat si spécial ?

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