"Laissez-moi vous raconter la fois où Claude m'a écrit tout un scénario d'opéra".
Cette demande étant particulièrement imaginative, je me suis demandé à quoi pourrait ressembler un opéra composé par Claude. Le résultat fut un livret original de 3 000 mots, rempli de personnages vivants, de duos émotionnels et de rebondissements dramatiques qui se sont déroulés en cinq actes en un récit étonnamment cohérent. J'ai été stupéfait et ravi. Claude a fait preuve d'une grande maîtrise du contexte, du sous-texte et de la composition lyrique pour produire un résultat créatif dépassant mes attentes.
Cette expérience incarne l'immense promesse des grands modèles de langage (LLM) comme Claude. Avec leur capacité croissante à générer un langage riche et délimité, quelle est la place du contexte ? Comment ces modèles construisent-ils intuitivement le sens sous-jacent pour transformer des instructions générales en résultats personnalisés ?
Dans cette série en cinq parties, nous explorerons le rôle essentiel que joue le contexte pour permettre aux LLM d'analyser des requêtes humaines nuancées et de concevoir des réponses appropriées. Nous verrons comment la compréhension du contexte est au cœur des capacités de communication de l'IA, avec des implications profondes pour des domaines allant de la création littéraire au service à la clientèle et au-delà.
À la fin de cette série, vous aurez une vue d'ensemble solide et dynamique de l'importance du contexte dans la trajectoire actuelle et future de l'IA linguistique. Commençons par décrypter les capacités contextuelles qui permettent à Claude de manifester des mondes d'opéra entiers à partir d'invites peu nombreuses !
Qu'est-ce qu'un grand modèle linguistique ?
Les grands modèles de langage (LLM) représentent une étape révolutionnaire dans l'intelligence artificielle du langage naturel. En termes simples, il s'agit de systèmes d'apprentissage automatique formés sur de vastes ensembles de données pour générer un langage similaire à celui produit par les humains. Mais comment développent-ils cette capacité linguistique ? Comment les modèles d'IA peuvent-ils saisir les nuances de notre langage humain complexe ? La réponse réside dans l'échelle.
Les LLM contiennent des milliards de paramètres dérivés de l'ingestion de corpus de textes massifs couvrant divers contenus web, livres et textes académiques. Par exemple, des articles d'arXiv, de Wikipedia et des livres numérisés totalisant plus d'un trillion de mots. Cet immense volume de texte permet aux LLM de "comprendre" la langue en illustrant la manière dont nous, les humains, construisons, structurons et utilisons la langue dans une myriade de contextes. Cela permet aux LLM non seulement de générer un langage cohérent, mais aussi d'effectuer des tâches contextuelles telles que la classification, le résumé, l'analyse des sentiments, etc.
Parmi les noms familiers à l'avant-garde de l'espace des grands modèles de langage, on peut citer
- GPT-3 : lancé par OpenAI en 2020, GPT-3 compte 175 milliards de paramètres et a été le fer de lance de la prise de conscience par le public du potentiel de transformation des LLM.
- Claude : Claude, conçu par Anthropic pour être utile, inoffensif et honnête. Mon architecture incorpore l'IA constitutionnelle pour une sécurité accrue.
- PaLM : un LLM récent de Google Brain qui contient 540 milliards de paramètres et démontre des performances de pointe dans des tâches de langage naturel.
- OPT : Un modèle proportionnellement plus petit créé par Meta/Facebook qui met l'accent sur la formation efficace des LLM.
Les LLM ont progressé rapidement, les modèles commerciaux se mesurant souvent en milliards ou en trillions de paramètres. Mais les modèles à plusieurs milliards de paramètres tels que le GPT-3 et le PaLM ne représentent encore qu'une fraction de la capacité du modèle que les scientifiques estiment nécessaire pour égaler les compétences humaines dans la plupart des aptitudes linguistiques. C'est pourquoi les LLM continueront à se développer - et, espérons-le, à s'améliorer - dans les années à venir.
Capacités et applications des LLM
Les applications dérivées de l'assimilation extensive des données linguistiques par les grands modèles de langage sont nombreuses. Les capacités essentielles qui sont à l'origine d'implémentations innovantes sont les suivantes
- Génération de texte : Les LLM peuvent générer un langage cohérent, nuancé et logiquement structuré, ce qui permet des applications créatives telles que Claude, qui m'a aidé à écrire ce billet de blog, ainsi que des fonctions telles que l'autocomplétion de phrases lors de la saisie d'e-mails.
- Répondre à des questions : Les LLM excellent dans la récolte de connaissances à partir de leurs données de formation pour déduire des réponses correctes dans divers domaines. La réponse aux questions quotidiennes aide les utilisateurs à accéder rapidement à l'information.
- Résumés : Les LLM peuvent assimiler des contenus plus longs, tels que des articles ou des documents, et synthétiser les points clés dans des résumés cohérents. Cela permet d'économiser un temps considérable qui serait autrement consacré à la lecture du texte intégral.
- Classification/analyse des sentiments : Comprendre le langage, c'est aussi interpréter les sentiments émotionnels ou classer les textes par thème. Les LLM classent le ton, détectent les contenus préjudiciables, etc.
- Traduction : L'accès à des données multilingues permet de traduire des textes d'une langue à l'autre avec davantage de contexte, de nuances et de précision.
Ces capacités ont permis la mise en œuvre de LLM dans de nombreux secteurs, notamment,
- Affaires/Finances : Analyse des rapports sur les bénéfices, extraction d'informations commerciales à partir de l'actualité, création de contenu.
- Éducation : Notation automatisée des réponses aux dissertations, fourniture d'un retour d'information, amélioration de l'apprentissage personnalisé
- Santé : Classifier les symptômes des patients, résumer les dossiers médicaux, suggérer des diagnostics
- Applications créatives : Créer des poèmes/prose originaux, composer des paroles de chansons, générer des plans d'intrigue
- Service à la clientèle : Répondre aux questions des acheteurs avec des réponses personnalisées, faire des recommandations de vente incitative.
Le potentiel semble infini à mesure que ces modèles continuent d'apprendre les subtilités du langage. Ce qui nous amène à notre prochaine question clé...
Le rôle essentiel du contexte
Si la taille brute des modèles et l'étendue des ensembles de données favorisent la réussite des grands modèles de langage, l'ingestion de piles de données ne suffit pas à reproduire pleinement la compréhension humaine. Une véritable maîtrise des tâches exige non seulement des associations statistiques entre les mots, mais aussi une compréhension hiérarchique et nuancée du langage dans son contexte.
Nous analysons intuitivement le sens d'un texte ou d'une parole en fonction de contextes tels que le sujet de la conversation, le sentiment du locuteur, le contexte et les connaissances culturelles partagées. Les grands modèles linguistiques doivent s'appuyer entièrement sur des données d'apprentissage numérisées pour intégrer d'une manière ou d'une autre des capacités d'inférence similaires. La réussite de cette tâche reste le principal défi à relever pour faire progresser les LLM vers des applications artistiques, prosociales et productives.
Glossaire des termes clés
- Grands modèles de langage (LLM) : Systèmes d'apprentissage automatique formés sur de vastes ensembles de données textuelles pour générer un langage cohérent et effectuer des tâches liées au langage. Parmi les exemples les plus connus, citons GPT-3, Claude, PaLM.
- Paramètres : Les poids internes entraînables d'un modèle d'apprentissage automatique qui déterminent ses capacités. Les LLM peuvent avoir des centaines de milliards, voire des trillions de paramètres.
- Données de formation : Les corpus de textes, tels que les articles d'actualité, Wikipedia, les livres, etc. que le LLM "lit" pour apprendre la structure et le contenu de la langue. Les modèles sont exposés à des milliards/trillions de mots.
- Génération de textes : La capacité à produire un langage original et nuancé, comme des phrases ou des passages entiers sur un sujet donné, en fonction d'une invite de l'utilisateur ou d'exemples.
- Réponse aux questions (QA) : Lorsque le LLM peut fournir des réponses précises à des questions en langage naturel posées par des utilisateurs sur la base des connaissances obtenues à partir de ses données d'apprentissage.
- Résumés : Condenser un contenu plus long, comme des documents ou des articles, en paragraphes plus courts ou en quelques phrases clés qui capturent les informations les plus importantes.
- Classification : Catégorisation du texte en groupes ou étiquettes prédéfinis. Par exemple, détection des sentiments positifs/négatifs dans une critique de film.
Traduction : Conversion d'un texte d'une langue humaine à une autre tout en préservant le sens et les nuances contextuelles. Le LLM apprend les correspondances entre les langues dans ses données d'apprentissage. - Mise en œuvre : L'intégration des LLM dans des systèmes et des flux de travail réels afin de fournir des capacités telles que la génération de texte, l'assurance qualité, la pertinence de la recherche, etc. aux utilisateurs finaux.
- Contexte : Les circonstances, le contexte, le ton ou d'autres facteurs situationnels ou linguistiques entourant un extrait de texte qui informent sur son sens sous-jacent et influencent l'interprétation du lecteur.