L'avenir de la génération de langues : Les 12 meilleurs grands modèles linguistiques

Le paysage des grands modèles de langage (LLM) évolue rapidement, les modèles les plus récents repoussant les limites du possible en matière d'intelligence artificielle. Alors que ces modèles continuent de façonner la manière dont nous interagissons avec la technologie, les possibilités d'applications sur generative AI sont illimitées. Grâce à des modèles affinés, les développeurs, les entreprises et les entrepreneurs disposent d'un ensemble d'outils puissants pour créer des solutions innovantes, des expériences utilisateur attrayantes et accomplir un large éventail de tâches. Dans cet article, nous allons explorer les meilleurs modèles de langage de grande taille.

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Que sont les grands modèles linguistiques ?

Les grands modèles de langage, tels que le GPT-3.5 d'OpenAI, sont des systèmes d'intelligence artificielle sophistiqués conçus pour comprendre et générer des textes semblables à ceux d'un être humain en fonction des données qui leur sont fournies. Ces modèles se caractérisent par leur grande échelle, avec des milliards, voire des trillions de paramètres qui leur permettent de saisir des modèles et des nuances complexes dans le langage. 

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Les mécanismes de ces modèles impliquent des réseaux neuronaux, en particulier des architectures de transformateurs, ce qui leur permet de traiter et de générer des textes cohérents et pertinents sur le plan contextuel. Pré-entraînés sur de vastes ensembles de données, ces modèles ont appris à prédire le mot suivant dans une phrase ou des passages de texte complets, acquérant ainsi une large compréhension de la structure du langage, de la grammaire et du contexte. Les applications des grands modèles de langage sont diverses, allant des tâches de traitement du langage naturel aux contenus créatifs. 

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Ils peuvent être utilisés pour rédiger des courriels, générer du code, répondre à des questions, traduire des langues et bien plus encore. Les moteurs de recherche tirent également profit des grands modèles linguistiques en les utilisant pour améliorer la pertinence et le contexte des résultats de recherche. La nature pré-entraînée de ces modèles permet de les adapter à des domaines ou à des tâches spécifiques avec un réglage fin, ce qui en fait des outils polyvalents pour diverses applications dans le domaine de l'intelligence artificielle et de la compréhension du langage naturel.

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Qu'est-ce que la compréhension du langage naturel (NLU) ?

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Quelle est la différence entre Open Source et Closed Source LLM?

Les termes "open source" et "closed source" font référence à l'accessibilité du code sous-jacent d'un modèle de langage, tel qu'un Grand Modèle de Langage (LLM). Voici une analyse des principales différences :

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Modèles linguistiques libres

• Transparence : Le code source d'un grand modèle linguistique à source ouverte est accessible au public. Tout le monde peut consulter, modifier et distribuer le code.
• Collaboration avec la communauté : La nature du logiciel libre encourage la collaboration de l'ensemble de la communauté des développeurs et des chercheurs. Cela se traduit souvent par des contributions et des améliorations diverses.
• Personnalisation : Les utilisateurs ont la possibilité de modifier le code pour répondre à leurs besoins spécifiques ou pour relever des défis particuliers. Cette adaptabilité peut conduire à un large éventail d'applications et de cas d'utilisation.
• Exemples : Les modèles BERT, GPT (Generative Pre-trained Transformer) et d'autres ont des implémentations open-source.

Modèles linguistiques fermés (propriétaires)

• Accès restreint : Le code source des modèles linguistiques fermés n'est pas accessible au public. Il est la propriété d'une entité ou d'une organisation spécifique qui en assure la maintenance.
• Modification limitée : Les utilisateurs n'ont généralement pas la possibilité de modifier ou de personnaliser le code sous-jacent. Le modèle est utilisé comme un service ou un logiciel sans accès direct à son fonctionnement interne.
• Distribution contrôlée : L'entité qui possède le modèle de source fermée contrôle la distribution et les mises à jour. Les utilisateurs peuvent être amenés à se fier aux versions officielles et aux mises à jour fournies par le propriétaire.
• Exemples : Certains modèles linguistiques commerciaux ou développés par des entreprises privées peuvent entrer dans la catégorie des sources fermées.

Considérations

• Les licences : Les modèles open source sont souvent accompagnés de licences spécifiques qui dictent la manière dont le code peut être utilisé, modifié et distribué. Les modèles à source fermée peuvent avoir des conditions d'utilisation plus restrictives.
• Soutien de la communauté : Les modèles à source ouverte bénéficient du soutien et des améliorations de la communauté. Les modèles à source fermée dépendent de l'entité qui les possède pour le soutien et les mises à jour.

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Dans le contexte des LLM, des modèles tels que GPT-3 d'OpenAI ont été déployés commercialement, permettant aux utilisateurs d'accéder au modèle par le biais d'une API, tandis que l'architecture sous-jacente du modèle reste propriétaire. Pour les développeurs et les chercheurs, il est essentiel de savoir si un modèle linguistique est open source ou fermé, car cela détermine le niveau d'accessibilité, de collaboration et de personnalisation disponible pour le modèle.

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Comment fonctionne ChatGPT ?

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L'évolution des grands modèles linguistiques (LLM)

L'évolution des grands modèles de langage (LLM) dans le domaine de l'intelligence artificielle a été tout simplement révolutionnaire. Les initiatives open-source, associées aux progrès continus d'acteurs majeurs comme OpenAI, Google, Microsoft et Meta, ont propulsé les modèles de langage vers des territoires inexplorés.

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Les étapes pionnières : Les premiers modèles linguistiques

Les premières incursions dans les grands modèles de langage se caractérisaient par des systèmes basés sur des règles et des approches statistiques. Ces modèles se sont heurtés à la complexité du langage humain et n'ont souvent pas réussi à saisir la sémantique et le contexte nuancés.

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L'émergence des réseaux neuronaux

L'avènement de l'apprentissage profond a marqué un changement de paradigme dans l'évolution des modèles de langage. Les réseaux neuronaux, en particulier les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les réseaux à mémoire à long terme (LSTM), ont apporté des améliorations notables dans le traitement des données séquentielles. Ces premiers modèles d'apprentissage profond ont permis d'améliorer les capacités de compréhension du langage, mais leur évolutivité était limitée.

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L'architecture des transformateurs : Changer la donne

Le moment décisif a été l'introduction de l'architecture Transformer. Les transformateurs ont facilité la parallélisation, permettant l'entraînement de modèles avec un nombre massif de paramètres, un facteur crucial dans l'évolution des grands modèles linguistiques.

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Transformateur génératif pré-entraîné (GPT)

La série Generative Pre-Trained Transformer (GPT) d'OpenAI a marqué l'évolution du site LLM . En commençant par GPT, les versions suivantes, y compris GPT-2, GPT-3 et au-delà, ont connu une augmentation substantielle des paramètres, permettant à ces modèles d'afficher des capacités étonnantes de compréhension et de génération de langage. GPT-3, avec ses milliards de paramètres, a démontré le potentiel d'exploitation de vastes ensembles de données pour diverses applications.

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Les 12 meilleurs modèles de transformateurs d'intelligence artificielle

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1. Modèle GPT-3.5

Generative Pre-Trained Transformer 3.5, ou GPT-3.5, développé par OpenAI, est l'un des modèles de langage les plus vastes et les plus puissants à ce jour, avec un nombre stupéfiant de 175 milliards de paramètres. Son immense taille lui permet de comprendre et de générer des textes hautement contextuels, ce qui le rend polyvalent dans une myriade d'applications. Le GPT-3 excelle dans la compréhension du langage naturel, la génération de textes créatifs et la résolution de problèmes. Il a démontré sa capacité à rédiger des essais cohérents, à compléter des extraits de code et même à s'engager dans des conversations dynamiques et pertinentes sur le plan contextuel.

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Bien que sa taille contribue à ses exigences en matière de calcul, GPT-3 est devenu une référence dans le domaine de l'intelligence artificielle, démontrant le potentiel des modèles de transformateurs à grande échelle pour repousser les limites de la compréhension du langage. S'appuyant sur les succès de ses prédécesseurs tels que le modèle GPT-3, GPT-3.5 témoigne des progrès continus des architectures à base de transformateurs.

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2. GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4)

Succédant à GPT-3, GPT-4 s'appuie sur les fondements posés par son prédécesseur. Avec un nombre encore plus important de paramètres, GPT-4 vise à améliorer encore les capacités de compréhension et de génération du langage naturel. Ce modèle devrait repousser les limites des modèles de langage, en offrant de meilleures performances dans des tâches telles que la création de contenu, la génération de code et les interactions conversationnelles. L'évolution de GPT-3 à GPT-4 reflète la recherche continue de progrès dans le traitement du langage et l'exploration d'architectures neuronales plus grandes et plus complexes.

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GPT-3 vs GPT-4 - Quelle est la différence ?

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3. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT, développé par Google, a introduit le contexte bidirectionnel dans les modèles de transformation, leur permettant de prendre en compte à la fois les mots précédents et suivants lorsqu'ils comprennent la signification d'un mot dans une phrase. Cette approche bidirectionnelle a considérablement amélioré la compréhension contextuelle des mots et des phrases, rendant BERT particulièrement efficace dans des tâches complexes telles que la réponse aux questions et l'analyse des sentiments. 

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BERT est devenu le fondement de nombreuses applications de traitement du langage naturel et est largement utilisé dans divers domaines, des moteurs de recherche à chatbots. Son pré-entraînement sur de grands ensembles de données et son réglage fin pour des tâches spécifiques contribuent à son adaptabilité, ce qui permet aux développeurs de tirer parti de ses capacités pour toute une série d'applications.

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4. T5 (Transformateur de transfert texte à texte)

T5, développé par Google, introduit un cadre unifié pour diverses tâches de traitement du langage naturel en les présentant toutes comme des problèmes de texte à texte. Cette approche innovante simplifie l'architecture du modèle et le processus de formation, ce qui facilite l'adaptation de T5 à différentes tâches avec un minimum d'ajustements. 

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Le T5 a démontré d'excellentes performances en matière de traduction, de résumé et de réponse aux questions. Sa polyvalence réside dans sa capacité à gérer diverses tâches NLP en les traitant uniformément comme la conversion d'un texte d'entrée en un texte cible, offrant ainsi une solution cohésive et efficace pour un large éventail de défis liés à la langue.

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5. XLNet (eXtreme Learning Machine Network)

XLNet, développé par Google et l'université Carnegie Mellon, intègre à la fois des méthodes autorégressives et d'autoencodage, combinant les forces de modèles tels que BERT et les transformateurs autorégressifs traditionnels. Cette approche hybride permet à XLNet de capturer le contexte bidirectionnel tout en maintenant la cohérence dans les tâches génératives. XLNet a montré son efficacité dans divers tests de traitement du langage naturel, démontrant sa capacité à traiter un large éventail de tâches de compréhension du langage avec une compréhension nuancée du contexte.

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6. RoBERTa (approche BERT optimisée de manière robuste)

RoBERTa est une variante de BERT qui modifie les hyperparamètres clés et les objectifs de formation, ce qui permet d'améliorer les performances et la robustesse. Développé par Facebook AI Research (FAIR), RoBERTa a été optimisé pour diverses tâches de traitement du langage naturel, notamment l'analyse des sentiments, la classification des textes et la réponse aux questions. Ses modifications visent à surmonter certaines limites du modèle BERT original, ce qui permet d'améliorer la généralisation et les performances dans diverses tâches.

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7. DistilBERT

DistilBERT, créé par Hugging Face, est une version distillée de BERT conçue pour réduire les ressources informatiques tout en maintenant les performances. En conservant les aspects essentiels de BERT grâce à la distillation des connaissances, DistilBERT offre une solution plus légère adaptée aux applications soumises à des contraintes de ressources. Il a démontré son efficacité dans des tâches telles que la classification de textes et l'analyse de sentiments, ce qui en fait un choix pratique pour les scénarios où l'efficacité informatique est une priorité.

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8. Claude

Claude, créé par Anthropic, est un assistant d'intelligence artificielle révolutionnaire axé sur l'IA constitutionnelle. Cela signifie que Claude est conçu pour donner la priorité à des principes qui garantissent que ses résultats sont utiles, inoffensifs et exacts. En adhérant à ces principes, Claude vise à créer une forme d'IA plus éthique et plus responsable qui peut bénéficier aux utilisateurs de diverses manières.

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Les deux principales offres de produits d'Anthropic basées sur Claude sont Claude Instant et Claude 2. Bien que les deux produits utilisent les capacités avancées d'intelligence artificielle de Claude, c'est Claude 2 qui, selon Anthropic, excelle dans le domaine du raisonnement complexe. Grâce à sa capacité à s'attaquer à des problèmes complexes et à fournir des solutions sophistiquées, Claude 2 se positionne comme un outil puissant pour les utilisateurs qui ont besoin d'un niveau élevé de raisonnement et de résolution de problèmes dans leurs activités quotidiennes. Alors qu'Anthropic continue de développer et d'améliorer les capacités de Claude, le potentiel de cet assistant IA innovant à révolutionner la façon dont nous interagissons avec la technologie devient de plus en plus évident.

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9. BARD

BARD, le dernier chatbot LLM développé par Google AI, représente une avancée significative dans la technologie de l'intelligence artificielle. Entraîné sur un vaste ensemble de données de texte et de code, BARD démontre sa polyvalence en excellant dans diverses tâches telles que la génération de texte, la traduction de plusieurs langues, l'élaboration de code et la fourniture de réponses informatives à des questions. Sa capacité à exploiter les données du monde réel par le biais de Google Search le distingue des autres chatbots, ce qui lui permet de comprendre et de répondre à un plus grand nombre d'invites et de demandes avec des informations précises et pertinentes. 

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Cela fait de BARD un outil précieux pour les personnes qui recherchent de l'aide ou des informations dans plusieurs domaines. L'un des meilleurs cas d'utilisation du BARD est celui de la traduction linguistique. Grâce à sa capacité à traduire plusieurs langues avec précision et rapidité, le BARD peut faciliter la communication entre des personnes parlant des langues différentes, en éliminant les barrières et en permettant des interactions plus fluides.

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10. Faucon

L'ascension de Falcon au sommet du Hugging Face Open LLM Leaderboard témoigne de ses capacités avancées et de ses performances supérieures dans le domaine du traitement du langage naturel. Développé par le Technology Innovation Institute, Falcon a rapidement été reconnu pour sa précision et son efficacité impressionnantes dans le traitement d'un large éventail de textes et de données codées. Son modèle autorégressif lui permet non seulement de générer des réponses cohérentes et contextuellement exactes, mais aussi de s'adapter à différents langages et dialectes de manière transparente. Cette polyvalence fait de Falcon un outil bien adapté à diverses applications, qu'il s'agisse d'aider à la traduction de documents multilingues ou de permettre une assistance au codage plus efficace.

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Ce qui distingue Falcon des autres modèles linguistiques, c'est son utilisation d'un ensemble de données de meilleure qualité et d'une architecture plus sophistiquée qui permet un traitement des données et des capacités de prédiction plus efficaces. En réduisant le nombre de paramètres nécessaires à l'entraînement (40 milliards), Falcon atteint des performances supérieures tout en utilisant moins de ressources informatiques que les autres modèles NLP de pointe. Cela en fait une option attrayante pour les organisations qui cherchent à exploiter des modèles de langage de pointe pour des tâches telles que l'analyse des sentiments, la génération de contenu ou les systèmes de dialogue.

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11. Cohérence 

Ce site LLM de niveau entreprise peut être adapté et affiné pour répondre aux besoins et aux cas d'utilisation spécifiques d'une entreprise, ce qui en fait un outil précieux pour les organisations qui cherchent à tirer parti de la technologie de l'IA. Développé par l'un des auteurs du document de recherche révolutionnaire "Attention Is All You Need", qui a introduit le modèle du transformateur en 2017, Cohere repose sur une base solide de principes d'IA de pointe.

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Malgré ses avantages, Cohere est plus cher que les modèles proposés par OpenAI. Cependant, de nombreuses entreprises estiment que l'investissement en vaut la peine en raison des caractéristiques et des capacités uniques de Cohere. Contrairement à d'autres grands modèles linguistiques qui sont limités à des plateformes spécifiques cloud , Cohere offre une plus grande flexibilité car il n'est pas limité à un seul fournisseur comme Microsoft Azure. Dans l'ensemble, la réputation de Cohere en matière de précision et de robustesse en fait un choix de premier ordre pour les entreprises à la recherche de solutions d'IA avancées adaptées à leurs besoins individuels.

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12. PaLM

PaLM 2 change véritablement la donne dans le domaine des grands modèles de langage, avec un nombre impressionnant de 540 milliards de paramètres qui lui permettent de fournir des réponses rapides et des données actualisées avec une précision inégalée. Développé par Google, ce modèle à code source fermé est le meilleur de sa catégorie pour fournir des informations pertinentes et engager des conversations par l'intermédiaire de son chatbot IA Bard. En tirant parti de sa taille massive et de son architecture de transformateur avancée, PaLM 2 a la capacité de traiter de grandes quantités de données textuelles et de générer des réponses qui sont non seulement opportunes, mais aussi incroyablement sophistiquées dans leur compréhension de la logique formelle, des mathématiques et du codage dans de nombreux langages.

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L'ampleur du processus de formation du PaLM 2 sur des TPU 4 Pods spécialisés témoigne de ses capacités en tant que modèle linguistique parmi les plus avancés disponibles aujourd'hui. Sa force réside dans sa capacité à raisonner efficacement et à comprendre des sujets complexes dans divers domaines, ce qui en fait un outil polyvalent pour un large éventail d'applications. Bien que le code de PaLM 2 ne soit pas accessible au public en raison de sa nature fermée, le dévouement de Google à l'innovation et à la technologie de pointe a abouti à un modèle de langage puissant qui continue à repousser les limites des systèmes de conversation pilotés par l'IA.

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Comment puis-je former mon propre modèle GPT ?

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Libérer la puissance des modèles GPT : La montée en puissance des des assistants virtuels

L'intégration des modèles TPG dans la création d'assistants virtuels change la donne, car elle offre une série d'avantages qui améliorent l'expérience des utilisateurs et élargissent le champ des applications. En tirant parti des modèles GPT pour créer la nouvelle génération de chatbots, les entreprises peuvent transformer la manière dont elles interagissent avec les clients et dont elles s'acquittent des tâches administratives.

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Les avantages de l'intégration du modèle GPT sont nombreux :

• Un texte à l'apparence humaine pour des interactions engageantes : Dans l'assistance à la clientèle chatbots et au-delà, la capacité du modèle GPT à générer un texte de type humain apporte un nouveau niveau d'engagement aux interactions avec les assistants virtuels. Les utilisateurs bénéficient de conversations plus naturelles et contextuelles, ce qui améliore l'efficacité globale des applications d'assistance à la clientèle.
• Développement rationalisé : La beauté des modèles GPT réside dans leur nature pré-entraînée, ce qui permet aux développeurs d'exploiter les capacités d'un seul modèle pour diverses applications. Des modèles d'apprentissage du langage à la génération de contenu généré par l'IA, la polyvalence des assistants virtuels pilotés par GPT rationalise les efforts de développement.
• Traduction automatique : La compétence du modèle GPT en matière de traduction automatique est une caractéristique remarquable. Capables de traiter de grandes quantités de données linguistiques, les assistants virtuels alimentés par GPT fournissent sans effort des traductions précises et adaptées au contexte dans différentes langues, améliorant ainsi la communication mondiale.
• Exploitation d'ensembles de données massives et de modèles de base : Les modèles GPT reposent sur des ensembles de données massives, ce qui leur permet de comprendre et de générer des textes de type humain avec une finesse inégalée. Cette compréhension fondamentale permet aux assistants virtuels de gérer des nuances de langage complexes, ce qui les rend aptes à accomplir toute une série de tâches.
• L'IA accessible à tous : L'un des avantages notables des modèles GPT est leur capacité à démocratiser l'intelligence artificielle. Les développeurs peuvent intégrer ces modèles dans les assistants virtuels sans avoir besoin de compétences techniques approfondies, ce qui rend les solutions basées sur l'IA plus accessibles et conviviales.

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Exemples de mise en œuvre d'un chatbot sur ChatGPT

Ces exemples de mise en œuvre de chatbots ( ChatGPT ) illustrent l'adaptabilité et l'efficacité de l'IA pour répondre aux divers besoins de l'industrie :

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• Compagnon d'achatChatGPT chatbots s'intègre parfaitement aux plateformes de commerce électronique, améliorant l'engagement de l'utilisateur et offrant un parcours d'achat sur mesure. Qu'il s'agisse de suggérer des produits en fonction des préférences, de répondre à des questions sur les spécifications ou de faciliter le processus de paiement, le Shopping Companion fait de l'achat en ligne une expérience interactive et agréable.
• Bots de santé: Dans le secteur de la santé, les bots alimentés par ChatGPT sont des alliés précieux. De la prise de rendez-vous médicaux à la fourniture d'informations sur les symptômes et les médicaments, les bots de santé rationalisent la communication entre les prestataires de soins et les patients.
• Soutien bancaire: Pour le secteur bancaire, chatbots contribue à améliorer le service et l'engagement des clients. Ces assistants intelligents traitent un large éventail de demandes, allant de la consultation du solde aux détails des transactions, en passant par l'assistance aux procédures bancaires courantes. L'assistance bancaire chatbots garantit des réponses rapides, réduit les temps d'attente et simplifie les interactions avec les clients, contribuant ainsi à une expérience bancaire plus transparente et plus efficace.
• Assistant informatique: En répondant aux questions techniques, en aidant à la résolution des problèmes et en fournissant des conseils étape par étape sur les procédures informatiques courantes, les assistants informatiques rationalisent les processus d'assistance informatique. En exploitant la puissance de la compréhension du langage naturel, ce chatbot améliore la communication entre les professionnels de l'informatique et les utilisateurs finaux, rendant les interactions liées à l'informatique plus accessibles et plus efficaces.

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Comment maximiser la croissance des petites entreprises avec Chatbots

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