Un grand modèle de langage, qu'est-ce que c'est ?

Un grand modèle de langage (LLM) est un type d'intelligence artificielle qui utilise des techniques d'apprentissage automatique pour comprendre et générer du langage humain. Ce type de modèle peut être extrêmement utile pour les entreprises qui souhaitent automatiser et optimiser divers aspects de la communication et du traitement des données. 

Les LLM s'appuient sur des modèles basés sur des réseaux neuronaux et utilisent souvent des techniques de traitement du langage naturel pour traiter et calculer ce qu'ils produisent. Le traitement du langage naturel est une branche de l'IA qui entraîne les ordinateurs à comprendre, interpréter et générer du texte, ce qui permet ensuite aux LLM de réaliser des tâches telles que l'analyse de texte et de sentiments, la traduction linguistique et la reconnaissance vocale.

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Le cycle de vie complet d'un grand modèle de langage se compose de plusieurs étapes :

Préparation des données : collecte, nettoyage et organisation des données brutes pour l'entraînement des LLM. Cette étape comprend le nettoyage des données (suppression des doublons et des erreurs), le filtrage des données (suppression des contenus biaisés, obscènes ou protégés par des droits d'auteur) et la conversion en jetons textuels (division du texte en unités que le modèle peut comprendre). 

Entraînement : les LLM développent leur compréhension du langage en acquérant des connaissances par le biais de leur entraînement. La première étape de cet entraînement est appelée « préentraînement ». Elle repose sur l'apprentissage auto-supervisé (SSL ou Self-Supervised Learning). Le SSL est un type d'apprentissage non supervisé qui implique de fournir des ensembles de données brutes à un modèle d'apprentissage automatique, c'est-à-dire des centaines de milliards de mots et de phrases qui lui serviront d'exemples. 

Ensuite, le parcours d'entraînement du LLM se poursuit par le réglage fin et l'alignement. Ces techniques impliquent souvent les méthodes suivantes :

• Apprentissage supervisé : le modèle reçoit un ensemble de données dans lequel toutes les données d'entrée sont étiquetées avec la bonne réponse. L'apprentissage supervisé consiste à étudier la relation entre les données d'entrée et l'étiquette correcte qui lui correspond. Cette méthode aide le modèle à réaliser des prédictions.
• Apprentissage par renforcement : le modèle reçoit un objectif et un ensemble de règles, mais aucune donnée étiquetée. Cette méthode implique des interactions qui mènent soit à une « récompense » soit à une « pénalité ». Le modèle est ensuite capable de faire des suggestions d'actions.

Pendant l'entraînement, l'ordinateur extrait des informations à partir des données, crée des liens et « apprend » la langue. ce qui le rend alors capable de saisir les relations complexes entre les mots et les phrases. 

Inférence : Une fois le modèle entraîné, il passe à la phase d'inférence. À ce stade, le LLM est capable de traiter des données en direct pour établir des prédictions en temps réel. C'est là qu'interviennent les serveurs d'inférence. 

Exécuté au sein de l'infrastructure cloud, le serveur d'inférence sert de passerelle entre le matériel et l'application orientée utilisateur. Son rôle est d'optimiser le modèle en gérant les demandes de ressources et en assurant un traitement aussi rapide que possible. 

vLLM est un outil de choix dans ce domaine : serveur et moteur d'inférence peu gourmand en mémoire, il est conçu pour améliorer la vitesse et la puissance de traitement des grands modèles de langage dans les environnements de cloud hybride.

Besoins importants en ressources

Étant donné qu'ils calculent en permanence des probabilités pour trouver des liens, les LLM nécessitent des ressources de calcul considérables, que les unités de traitement graphique (GPU) sont notamment capables de fournir. Les GPU sont des ressources matérielles spécialisées conçues pour gérer des tâches de traitement parallèle complexes. Ils conviennent donc idéalement aux modèles d'AA et d'apprentissage profond qui nécessitent de nombreux calculs tels que les LLM.

Les entreprises disposant de ressources limitées peuvent utiliser les techniques de réglage fin LoRA et QLoRA, qui permettent aux utilisateurs d'optimiser leur temps et les ressources de calcul.

Certaines techniques peuvent aider à compresser les modèles pour optimiser la vitesse, sans sacrifier la précision.

LLM et transformateurs

Les GPU sont également essentiels pour accélérer l'entraînement et l'exploitation des transformateurs, qui sont des architectures logicielles spécialement conçues pour les tâches de traitement du langage naturel mises en œuvre par la plupart des LLM. Ces transformateurs sont à la base des modèles de fondation des LLM très utilisés tels que ChatGPT, Claude et Gemini.

Les transformateurs améliorent les capacités d'un modèle d'AA grâce à la capture efficace des relations contextuelles et des dépendances entre les éléments d'une séquence de données, tels que les mots d'une phrase. Pour ce faire, ils exploitent des mécanismes d'attention, également appelés paramètres, qui permettent au modèle de mesurer l'importance de différents éléments de la séquence afin d'optimiser sa compréhension et ses performances. Les paramètres définissent des limites, lesquelles sont essentielles pour donner un sens à l'énorme volume de données que les algorithmes d'apprentissage profond doivent traiter.

Les transformateurs exploitent des millions, voire des milliards de paramètres, ce qui leur permet de capturer des schémas et des nuances linguistiques complexes. Et c'est pourquoi on parle de « grand » modèle de langage, en référence au nombre élevé de paramètres nécessaires pour exploiter ce type de modèle.

LLM et apprentissage profond

Les transformateurs et les paramètres qui permettent d'orienter le processus d'apprentissage non supervisé avec un LLM font partie d'une structure plus large appelée apprentissage profond. Il s'agit d'une technique d'intelligence artificielle qui apprend aux ordinateurs à traiter des données à l'aide d'un algorithme qui s'inspire du cerveau humain. Également connu sous le nom d'apprentissage neuronal profond ou de réseau neuronal profond, l'apprentissage profond permet aux ordinateurs d'apprendre par l'observation, en imitant la manière dont les humains acquièrent des connaissances. 

Le cerveau humain comporte de nombreux neurones interconnectés qui agissent comme des messagers lorsqu'il traite des informations (ou des données). Ces neurones utilisent des impulsions électriques et des signaux chimiques pour communiquer entre eux et transmettre les informations entre les différentes zones du cerveau. 

Les réseaux de neurones artificiels, qui constituent l'architecture sous-jacente à l'apprentissage profond, sont basés sur ce phénomène biologique. Cependant, ils sont formés de neurones artificiels constitués de modules logiciels que l'on appelle des nœuds. Ces nœuds utilisent des calculs mathématiques (plutôt que des signaux chimiques) pour communiquer et transmettre des informations au sein du modèle.

En savoir plus sur l'exploitation des LLM

Les LLM modernes peuvent comprendre et utiliser le langage d'une manière que l'on n'imaginait pas possible venant d'un ordinateur. Ces modèles d'apprentissage automatique sont en mesure de générer du texte, de résumer du contenu, de traduire, de réécrire, de classifier, de catégoriser, d'analyser et de faire bien plus encore. Toutes ces capacités offrent aux humains des outils puissants pour augmenter leur créativité et améliorer leur productivité afin de résoudre des problèmes complexes.

Le Models-as-a-Service, qu'est-ce que c'est ?

Les LLM peuvent intervenir dans de nombreux cas d'utilisation au sein des entreprises, notamment :

Automatisation et efficacité

Les LLM peuvent aider à réaliser, voire se charger entièrement de tâches linguistiques telles que l'assistance à la clientèle, l'analyse de données et la génération de contenus. Ces processus automatisés permettent de réduire les coûts d'exploitation et d'allouer davantage de ressources humaines à des tâches plus stratégiques. 

Génération de données

Les LLM peuvent rapidement analyser de vastes volumes de données au format texte, ce qui offre aux entreprises la possibilité de mieux comprendre les tendances du marché ainsi que les réactions des clients grâce aux réseaux sociaux, aux avis et aux articles de recherche, et ainsi de prendre des décisions métier éclairées.

Création d'une meilleure expérience client

Avec les LLM, les entreprises peuvent proposer des contenus hautement personnalisés à leurs clients, ce qui favorise l'engagement et améliore l'expérience client. Elles peuvent par exemple mettre en œuvre un dialogueur pour fournir une assistance 24 h sur 24 à la clientèle, adapter les messages marketing à différents profils d'utilisateur ou faciliter la traduction linguistique ainsi que la communication interculturelle. 

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Si ces modèles peuvent offrir de nombreux avantages dans une entreprise, certaines limites doivent toutefois être prises en compte :

Coût

Les étapes de développement, d'entraînement et de déploiement des LLM requièrent d'importantes ressources. Pour cette raison, nombre d'entre eux sont conçus à partir de modèles de fondation préentraînés avec des capacités de traitement du langage naturel, et assurent une compréhension de base du langage qui peut ensuite servir à alimenter d'autres LLM plus complexes. Les LLM sous licence Open Source sont gratuits. Ils représentent la solution idéale pour les entreprises qui ne peuvent pas se permettre de développer leur propre modèle.

Rapidité

Les instructions génératives des LLM peuvent s'avérer complexes et hétérogènes. Elles nécessitent, en général, d'importantes ressources de calcul et de stockage pour le traitement de gros volumes de données. Un framework d'IA Open Source comme llm-d permet aux équipes de développement d'utiliser des techniques telles que l'inférence distribuée pour répondre aux exigences croissantes des modèles à raisonnement plus grands et sophistiqués (comme les LLM).

L'inférence distribuée et le framework llm-d traitent les charges de travail d'IA en répartissant les tâches d'inférence entre les serveurs disponibles avec une architecture modulaire. Cette approche accélère l'inférence des modèles. 

Confidentialité et sécurité

Les LLM nécessitent l'accès à de nombreuses informations, qui peuvent parfois concerner des clients ou des données d'entreprise propriétaires. La confidentialité et la sécurité de ces données doivent être garanties si le modèle est déployé ou exploité par des fournisseurs tiers.

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Précision et biais

Si un modèle d'apprentissage profond est entraîné avec des données statistiquement biaisées ou qui ne donnent pas une représentation exacte de la population, les résultats peuvent être erronés. Malheureusement, le biais humain existant est souvent transféré à l'IA, avec pour conséquence des algorithmes potentiellement discriminatoires et des résultats biaisés. Plus les entreprises exploitent l'IA pour améliorer leur productivité et leurs performances, plus il est essentiel de mettre en place des stratégies pour limiter le biais. Cette approche nécessite d'abord des processus de conception inclusifs et une prise en compte plus réfléchie de la diversité représentative au sein des données collectées.

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Avantages et limites des LLM

Les LLM offrent des avantages considérables pour la compréhension et la génération du langage naturel : ils permettent de créer des contenus de manière polyvalente, augmentent la productivité des équipes de développement grâce à l'aide au codage, et réalisent des tâches telles que le résumé et la traduction. Ils excellent dans l'analyse des données, fournissent des solutions évolutives et améliorent la personnalisation. Ils présentent néanmoins certaines limites, notamment une tendance aux hallucinations et aux erreurs factuelles, le manque de connaissances en temps réel et les difficultés liées au raisonnement complexe. Ils posent également des défis liés aux biais inhérents, aux coûts de calcul élevés, au problème de la « boîte noire » (manque de transparence), aux risques en matière de sécurité et de confidentialité, aux comportements non déterministes et à la dépendance excessive.

Éléments à prendre en compte en matière de gouvernance et d'éthique

Le sujet de la gouvernance et de l'éthique présente des défis majeurs pour les entreprises qui utilisent des LLM, principalement en raison de leurs capacités considérables et du préjudice dont ils peuvent être à l'origine. Sur le plan éthique, le biais est une préoccupation majeure, car les LLM sont entraînés à partir de vastes ensembles de données qui peuvent refléter et amplifier les préjugés de la société, avec à la clé des résultats discriminatoires. Les hallucinations sont un autre problème, car les LLM peuvent présenter de fausses informations de manière convaincante. Le déploiement éthique nécessite des mécanismes qui permettent de réduire au maximum les informations erronées par le biais de clauses de non-responsabilité et de contrôles de la véracité des faits, notamment dans des domaines sensibles tels que la santé ou la finance.

D'autres éléments doivent également être pris en compte :

• La conception de type « boîte noire » de nombreux LLM qui entrave la transparence et l'explicabilité
• Le risque d'utilisation détournée et de génération de contenus dangereux à des fins malveillantes ou illégales
• Les inquiétudes concernant la propriété intellectuelle et les droits d'auteur
• Les risques en matière de confidentialité et de fuite des données

Gouvernance de l'IA

La gouvernance de l'IA joue un rôle crucial dans le développement et la supervision responsables des LLM, afin de garantir qu'ils respectent les valeurs de l'entreprise et les exigences juridiques. Dans la mesure où les réglementations sur l'IA évoluent rapidement, les entreprises doivent accorder la priorité au respect des lois sur la confidentialité des données (comme le RGPD et la loi HIPAA) ainsi qu'aux nouveaux impératifs propres à l'IA, qui imposent souvent une gestion stricte des risques, une gouvernance des données, une supervision humaine et une cybersécurité renforcée pour les systèmes d'IA. Il est également essentiel d'établir des cadres de responsabilité clairs, qui définissent les acteurs responsables des performances des LLM et de l'impact du développement au déploiement, avec des stratégies basées sur l'humain (« human-in-the-loop ») pour prendre les bonnes décisions.

Une entreprise qui souhaite que ses LLM renvoient des résultats basés sur des données externes dispose de plusieurs options : 

• La génération augmentée de récupération (RAG) est une architecture qui enrichit la base de connaissances d'un LLM en intégrant des données provenant de sources de connaissances sélectionnées. Il peut s'agir de référentiels de données, de corpus ou de documentation préexistante.
• L'IA agentique associe l'automatisation aux fonctionnalités créatives d'un LLM. La façon dont les agents communiquent avec les outils nécessite un processus d'orchestration, basé sur des flux ou des graphiques selon le framework utilisé. Cette approche permet au LLM de « raisonner » et de déterminer la meilleure option pour répondre à une question, par exemple en utilisant une information déjà disponible ou en effectuant une recherche externe.
• Le MCP (Model Contexte Protocol) permet à l'IA agentique de se connecter à des sources externes. Il s'agit d'un protocole Open Source qui peut compléter la RAG et aller encore plus loin en permettant une connexion et une communication bidirectionnelles entre des applications d'IA et des services externes. 

Les grands modèles de langage (LLM) et les petits modèles de langage (SLM) sont deux types de systèmes d'IA entraînés dans le but d'interpréter le langage humain, notamment les langages de programmation. Leurs principales différences sont généralement liées à la taille des ensembles de données et aux processus d'entraînement utilisés, ainsi qu'au coût et aux bénéfices associés à la mise en œuvre des divers cas d'utilisation.

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Notre gamme de produits Red Hat® AI repose sur des solutions que nos clients utilisent déjà en toute confiance. 

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L'ensemble de solutions Red Hat AI permet d'accéder à un référentiel de modèles tiers et validés pouvant être exécutés efficacement sur notre plateforme. Ces modèles prêts à l'emploi sont soumis à des scénarios de planification des capacités, ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées en fonction de leurs cas d'utilisation spécifiques. 

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Pour ceux qui souhaitent tirer parti des modèles d'IA, nous prenons en charge les LLM ainsi que les modèles génératifs, d'AA et de fondation.

L'idéal est de commencer avec la plateforme de modèles de fondation Red Hat® Enterprise Linux® AI, qui permet de développer, de tester et d'exécuter des LLM de la famille Granite pour les applications d'entreprise. Cette plateforme d'IA offre aux équipes de développement un accès rapide à un environnement de serveur qui réunit à lui seul des LLM et des outils d'IA. Elle fournit tout le nécessaire pour régler les modèles et créer des applications d'IA générative. 

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