Meilleur Logiciels de modèles de langage de grande taille (LLMs)

Qu'est-ce que les grands modèles de langage (LLM) ?

Comment fonctionnent les grands modèles de langage (LLM) ?

Quelles sont les caractéristiques communes des grands modèles de langage (LLM) ?

Qui utilise les grands modèles de langage (LLM) ?

Les LLM deviennent de plus en plus populaires dans divers secteurs car ils peuvent traiter et générer du texte de manière créative. Voici quelques entreprises qui interagissent plus souvent avec les LLM.

• Création de contenu et entreprises de médias produisent un contenu significatif, tel que des articles de presse, des blogs et des supports marketing, en utilisant les LLM pour automatiser et améliorer leurs processus de création de contenu.
• Fournisseurs de services clients avec de grandes opérations de service client, y compris des centres d'appels, du support en ligne et des services de chat, alimentent des chatbots intelligents et des assistants virtuels utilisant les LLM pour améliorer les temps de réponse et la satisfaction client.
• Plateformes de commerce électronique et de vente au détail utilisent les LLM pour générer des descriptions de produits et offrir des expériences d'achat personnalisées et des interactions de service client, améliorant l'expérience d'achat globale.
• Fournisseurs de services financiers comme les banques, les sociétés d'investissement et les compagnies d'assurance bénéficient des LLM en automatisant la génération de rapports, en fournissant un support client et en personnalisant les conseils financiers, améliorant ainsi l'efficacité et l'engagement client.
• Plateformes d'éducation et d'apprentissage en ligne offrant du contenu éducatif et des services de tutorat utilisent les LLM pour créer des expériences d'apprentissage personnalisées, automatiser la notation et fournir des retours instantanés aux étudiants.
• Fournisseurs de soins de santé utilisent les LLM pour le support aux patients, la documentation médicale et la recherche, les LLM peuvent analyser et interpréter des textes médicaux, soutenir les processus de diagnostic et offrir des conseils personnalisés aux patients.
• Entreprises de technologie et de développement de logiciels peuvent utiliser les LLM pour générer de la documentation, fournir une assistance au codage et automatiser le support client, en particulier pour le dépannage et la gestion des requêtes techniques.

Types de grands modèles de langage (LLM)

Les modèles de langage peuvent essentiellement être classés en deux grandes catégories : les modèles statistiques et les modèles de langage conçus sur des réseaux neuronaux profonds.

Modèles de langage statistiques

Ces modèles probabilistes utilisent des techniques statistiques pour prédire la probabilité qu'un mot ou une séquence de mots apparaisse dans un contexte donné. Ils analysent de grands corpus de texte pour apprendre les motifs du langage.

Les modèles N-grammes et les modèles de Markov cachés (HMM) en sont deux exemples.

Les modèles N-grammes analysent les séquences de mots (n-grammes) pour prédire la probabilité du mot suivant. La probabilité de l'occurrence d'un mot est estimée en fonction de l'occurrence des mots qui le précèdent dans une fenêtre fixe de taille 'n'.

Par exemple, considérons la phrase "Le chat s'est assis sur le tapis." Dans un modèle trigramme (3-gramme), la probabilité que le mot "tapis" apparaisse après la séquence "s'est assis sur le" est calculée en fonction de la fréquence de cette séquence dans les données d'entraînement.

Modèles de langage neuronaux

Les modèles de langage neuronaux utilisent des réseaux neuronaux pour comprendre les motifs du langage et les relations entre les mots pour générer du texte. Ils surpassent les modèles statistiques traditionnels dans la détection des relations complexes et des dépendances au sein du texte.

Les modèles Transformers comme GPT utilisent des mécanismes d'auto-attention pour évaluer l'importance de chaque mot dans une phrase, prédisant le mot suivant en fonction des dépendances contextuelles. Par exemple, si nous considérons la phrase "Le chat s'est assis sur le", le modèle Transformer pourrait prédire "tapis" comme le mot suivant en fonction du contexte fourni.

Parmi les grands modèles de langage, il existe également deux types principaux : les modèles à domaine ouvert et les modèles spécifiques à un domaine.

• Modèles à domaine ouvert sont conçus pour effectuer diverses tâches sans nécessiter de personnalisation, les rendant utiles pour le brainstorming, la génération d'idées et l'assistance à l'écriture. Des exemples de modèles à domaine ouvert incluent le transformateur génératif pré-entraîné (GPT) et les représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs (BERT).
• Modèles spécifiques à un domaine : Les modèles spécifiques à un domaine sont personnalisés pour des domaines spécifiques, offrant des résultats précis et exacts. Ces modèles sont particulièrement utiles en médecine, en droit et en recherche scientifique, où l'expertise est cruciale. Ils sont entraînés ou ajustés sur des ensembles de données pertinents pour le domaine en question. Des exemples de LLM spécifiques à un domaine incluent BioBERT (pour les textes biomédicaux) et FinBERT (pour les textes financiers).

Avantages des grands modèles de langage (LLM)

Les LLM offrent une suite d'avantages qui peuvent transformer de nombreux aspects du travail des entreprises et des individus. Voici quelques avantages courants.

• Productivité accrue : Les LLM simplifient les flux de travail et accélèrent l'achèvement des projets en automatisant les tâches répétitives.
• Précision améliorée : Minimiser les inexactitudes est crucial dans les domaines de l'analyse financière, de la révision de documents juridiques et de la recherche. Les LLM améliorent la qualité du travail en réduisant les erreurs dans des tâches telles que la saisie et l'analyse de données.
• Rentabilité : Les LLM réduisent les besoins en ressources, entraînant des économies substantielles pour les entreprises de toutes tailles.
• Cycles de développement accélérés : Le processus allant de la génération de code et du débogage à la recherche et à la documentation devient plus rapide pour les tâches de développement logiciel, conduisant à des lancements de produits plus rapides.
• Engagement client amélioré : Les chatbots alimentés par LLM comme ChatGPT permettent des réponses rapides aux demandes des clients, un support 24h/24 et 7j/7 et un marketing personnalisé, créant une interaction de marque plus immersive.
• Capacités de recherche avancées : Avec les LLM capables de résumer des données complexes et de trouver des informations pertinentes, les processus de recherche deviennent simplifiés.
• Informations basées sur les données : Formés pour analyser de grands ensembles de données, les LLM peuvent extraire des tendances et des informations qui soutiennent la prise de décision basée sur les données.

Applications des grands modèles de langage

Les LLM sont utilisés dans divers domaines pour résoudre des problèmes complexes, réduire la quantité de travail manuel et ouvrir de nouvelles possibilités pour les entreprises et les personnes.

• Recherche de mots-clés : Analyser de vastes quantités de données de recherche aide à identifier les tendances et à recommander des mots-clés pour optimiser le contenu pour les moteurs de recherche.
• Étude de marché : Traiter les retours des utilisateurs, les conversations sur les réseaux sociaux et les rapports de marché pour découvrir des informations sur le comportement des consommateurs, le sentiment et les tendances émergentes du marché.
• Création de contenu : Générer du contenu écrit tel que des articles, des descriptions de produits et des publications sur les réseaux sociaux, économise du temps et des ressources tout en maintenant une voix cohérente.
• Analyse de logiciels malveillants : Identifier les signatures potentielles de logiciels malveillants, suggérer des mesures préventives en analysant les motifs et le code, et générer des rapports pour aider les professionnels de la cybersécurité.
• Traduction : Permettant des traductions plus précises et naturelles, les LLM fournissent des services de traduction multilingues et contextuels.
• Développement de code : Écrire et réviser du code, suggérer des corrections de syntaxe, compléter automatiquement des blocs de code et générer des extraits de code dans un contexte donné.
• Analyse de sentiment : Analyser les données textuelles pour comprendre le ton émotionnel et le sentiment derrière les mots.
• Support client : Interagir avec les utilisateurs, répondre aux questions, fournir des recommandations et automatiser les tâches de support client, améliorant l'expérience client avec des réponses rapides et un support 24h/24 et 7j/7.

Combien coûte le logiciel LLM ?

Le coût d'un LLM dépend de plusieurs facteurs, tels que le type de licence, l'utilisation des mots, l'utilisation des jetons et la consommation des appels API. Les principaux concurrents des LLM sont GPT-4, GPT-Turbo, Llama 3.1, Gemini et Claude, qui proposent différents plans de paiement comme la facturation par abonnement pour les petites, moyennes et grandes entreprises, la facturation par niveaux basée sur les fonctionnalités, les jetons et les intégrations API, et la facturation à l'utilisation en fonction de l'utilisation réelle et de la capacité du modèle, ainsi que des prix personnalisés pour les grandes organisations.

La plupart du temps, le logiciel LLM est tarifé en fonction du nombre de jetons consommés et des mots traités par le modèle. Par exemple, GPT-4 d'OpenAI facture 0,03 $ par 1000 jetons d'entrée et 0,06 $ pour la sortie. Llama 3.1 et Gemini sont des LLM open-source qui facturent entre 0,05 $ et 0,10 $ par 1000 jetons d'entrée et une moyenne de 100 appels API. Bien que le portefeuille de tarification pour chaque logiciel LLM varie en fonction de votre type d'entreprise, de la version et de la qualité des données d'entrée, il est devenu manifestement plus abordable et économique sans compromettre la qualité du traitement.

Limitations du logiciel de grands modèles de langage (LLM)

Bien que les LLM aient des avantages illimités, une utilisation inattentive peut également entraîner de graves conséquences. Voici les limitations des LLM que les équipes devraient éviter :

• Plagiat : Copier et coller du texte de la plateforme LLM directement sur votre blog ou d'autres médias marketing soulèvera un cas de plagiat. Comme les données traitées par le LLM sont principalement extraites d'Internet, les chances de duplication et de réplication de contenu deviennent significativement plus élevées.
• Biais de contenu : Les plateformes LLM peuvent altérer ou modifier la cause des événements, des récits, des incidents, des statistiques et des chiffres, ainsi qu'inflater des données qui peuvent être très trompeuses et dangereuses. En raison de capacités d'entraînement limitées, ces plateformes ont une forte chance de générer un contenu factuellement incorrect qui offense les gens.
• Hallucination : Les LLM hallucinent même et n'enregistrent pas correctement l'invite d'entrée de l'utilisateur. Bien qu'ils aient pu recevoir des invites similaires auparavant et sachent comment répondre, ils répondent dans un état halluciné et ne vous donnent pas accès aux données. Écrire une invite de suivi peut sortir les LLM de cet état et les rendre à nouveau fonctionnels.
• Cybersécurité et confidentialité des données : Les LLM transfèrent des données critiques et sensibles de l'entreprise vers des systèmes de stockage en nuage publics qui rendent vos données plus sujettes aux violations de données, aux vulnérabilités et aux attaques zero-day.
• Écart de compétences : Déployer et maintenir des LLM nécessite des connaissances spécialisées, et il peut y avoir un écart de compétences dans les équipes actuelles qui doit être comblé par l'embauche ou la formation.

Comment choisir le meilleur grand modèle de langage (LLM) pour votre entreprise ?

Sélectionner le bon logiciel LLM peut avoir un impact sur le succès de vos projets. Pour choisir le modèle qui convient le mieux à vos besoins, considérez les critères suivants :

• Cas d'utilisation : Chaque modèle a ses points forts, qu'il s'agisse de générer du contenu, de fournir une assistance au codage, de créer des chatbots pour le support client ou d'analyser des données. Déterminez la tâche principale que le LLM accomplira et recherchez des modèles qui excellent dans ce cas d'utilisation spécifique.
• Taille et capacité du modèle : Considérez la taille du modèle, qui est souvent corrélée à la capacité et aux besoins de traitement. Les modèles plus grands peuvent effectuer diverses tâches mais nécessitent plus de ressources informatiques. Les modèles plus petits peuvent être plus rentables et suffisants pour des tâches moins complexes.
• Précision : Évaluez la précision du LLM en examinant les benchmarks ou en effectuant des tests. La précision est cruciale - un modèle sujet aux erreurs pourrait avoir un impact négatif sur l'expérience utilisateur et l'efficacité du travail.
• Performance : Évaluez la vitesse et la réactivité du modèle, surtout si un traitement en temps réel est requis.
• Données d'entraînement et pré-entraînement : Déterminez l'étendue et la diversité des données d'entraînement. Les modèles pré-entraînés sur des ensembles de données étendus et variés ont tendance à mieux fonctionner sur divers entrées. Cependant, les modèles entraînés sur des ensembles de données de niche peuvent mieux performer pour des applications spécialisées.
• Personnalisation : Si votre application a des besoins uniques, considérez si le LLM permet la personnalisation ou l'ajustement avec vos données pour mieux adapter ses sorties.
• Coût : Prenez en compte le coût total de possession, y compris les frais de licence initiaux, les coûts informatiques pour l'entraînement et l'inférence, et tous les frais continus pour les mises à jour ou la maintenance.
• Sécurité des données : Recherchez des modèles qui offrent des fonctionnalités de sécurité et une conformité avec les lois de protection des données pertinentes pour votre région ou votre secteur.
• Disponibilité et licence : Certains modèles sont open-source, tandis que d'autres peuvent nécessiter une licence commerciale. Les termes de licence peuvent dicter l'étendue de l'utilisation, par exemple si elle est disponible pour des applications commerciales ou si elle a des limites d'utilisation.

Il est utile de tester plusieurs modèles dans un environnement contrôlé pour comparer directement comment ils répondent à vos critères spécifiques avant de prendre une décision finale.

Mise en œuvre des LLM

La mise en œuvre d'un LLM est un processus continu. Des évaluations régulières, des mises à niveau et des ré-entraînements sont nécessaires pour s'assurer que la technologie atteint ses objectifs prévus. Voici comment aborder le processus de mise en œuvre :

• Définir les objectifs et la portée : Définissez clairement vos objectifs de projet et vos indicateurs de succès dès le départ pour spécifier ce que vous souhaitez réaliser en utilisant un LLM. Identifiez les domaines où l'automatisation ou les améliorations cognitives peuvent ajouter de la valeur.
• Confidentialité des données et conformité : Choisissez un LLM avec des mesures de sécurité solides qui respectent les réglementations de protection des données pertinentes pour votre secteur, telles que le RGPD. Établissez des procédures de gestion des données qui préservent la confidentialité des utilisateurs.
• Sélection du modèle : Évaluez si un modèle à usage général comme GPT-3 convient mieux à vos besoins ou si un modèle spécifique à un domaine offrirait une fonctionnalité plus précise.
• Intégration et infrastructure : Déterminez si vous utiliserez le LLM comme service cloud ou si vous l'hébergerez sur site, en tenant compte des exigences informatiques et de mémoire, des besoins potentiels de scalabilité et des sensibilités à la latence. Tenez compte des points de terminaison API, des SDK ou des bibliothèques dont vous aurez besoin.
• Entraînement et ajustement : Allouez des ressources pour l'entraînement et la validation et ajustez le modèle grâce à un apprentissage continu à partir de nouvelles données.
• Modération de contenu et contrôle de qualité : Mettez en place des systèmes pour superviser le contenu généré par le LLM afin de garantir que les sorties sont conformes aux normes de votre organisation et conviennent à votre public.
• Évaluation continue et amélioration : Construisez un cadre d'évaluation pour évaluer régulièrement les performances de votre LLM par rapport à vos objectifs. Recueillez les retours des utilisateurs, surveillez les indicateurs de performance et soyez prêt à ré-entraîner ou à mettre à jour votre modèle pour s'adapter aux modèles de données évolutifs ou aux besoins commerciaux.

Logiciels et services liés aux grands modèles de langage (LLM)

Voici quelques logiciels et services connexes qui peuvent être utilisés avec ou sans logiciel de grands modèles de langage pour accomplir des tâches quotidiennes.

• Assistants d'écriture IA ou générateurs de texte IA sont des LLM spécifiquement conçus pour générer des séquences de texte de toute taille en fonction d'une invite d'entrée. Ces outils peuvent créer des résumés, rédiger des essais, des rapports, des études de cas spécifiques à une langue, etc.
• Générateurs de code IA peuvent créer, compiler, modifier et déboguer des extraits de code pour les ingénieurs et développeurs logiciels. Ces plateformes évitent aux équipes la peine de rechercher sur le web ou d'étudier des concepts de programmation orientée objet.
• Plateformes de chatbots IA aident à concevoir des interfaces conversationnelles qui s'intègrent aux chatbots de sites Web ou aux chatbots d'applications pour fournir une assistance personnalisée aux consommateurs.
• Médias synthétiques outils sont alimentés par l'IA et déploient des images, des vidéos, des données vocales ou numériques pour créer divers types de médias. Les équipes de vente et de marketing les utilisent pour créer des podcasts, des bandes-annonces vidéo et des médias axés sur le contenu.

Alternatives au logiciel LLM

Il existe plusieurs autres alternatives à explorer à la place d'un logiciel de grands modèles de langage qui peuvent être adaptées à des flux de travail départementaux spécifiques.

• Outils de compréhension du langage naturel (NLU) facilitent la compréhension par l'ordinateur du langage humain. Le NLU permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de dériver du sens du langage humain. Il implique la compréhension du texte, l'analyse sémantique, la reconnaissance d'entités, l'analyse de sentiment, et plus encore. Le NLU est crucial pour diverses applications, telles que les assistants virtuels, les chatbots, les outils d'analyse de sentiment et les systèmes de recherche d'informations.
• Outils de génération de langage naturel (NLG) convertissent des informations structurées en texte cohérent en langage humain. Ils sont utilisés dans la traduction de langues, la synthèse, la génération de rapports, les agents conversationnels et la création de contenu.

Tendances des LLM

L'espace des grands modèles de langage évolue constamment, et ce qui est actuel maintenant pourrait changer dans un avenir proche à mesure que de nouvelles recherches et développements se produisent. Voici quelques tendances qui dominent actuellement le domaine des LLM.

• Personnalisation croissante : La capacité des LLM à comprendre et à générer du texte semblable à celui des humains stimule l'utilisation croissante de contenu personnalisé, de recommandations et d'interactions dans les services clients, le marketing, l'éducation et le commerce électronique.
• IA éthique et atténuation des biais : Il y a un fort accent sur le développement de méthodes pour réduire les biais dans les LLM et s'assurer que leur utilisation est conforme aux directives éthiques, reflétant une tendance plus large vers une IA responsable.
• Modèles multimodaux : Une tendance significative est l'intégration des LLM avec d'autres types de modèles d'IA, tels que ceux capables de traiter des images, de l'audio et de la vidéo. Cela conduit à des systèmes d'IA plus complets capables de comprendre et de générer du contenu dans différents formats.
• LLM durables et rentables : Des efforts sont en cours pour rendre les LLM plus économes en énergie et rentables. De nouveaux modèles sont conçus pour réduire l'impact environnemental et les ressources informatiques nécessaires à l'entraînement et à l'inférence.

Recherché et écrit par Matthew Miller

Revu et édité par Sinchana Mistry