Modèles de langage de grande taille (GPT, BERT, T5…)

Les modèles de langage de grande taille (LLM pour Large Language Models) ont marqué une avancée significative dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP) et de l’IA en général. Ces modèles sont capables de générer, comprendre et manipuler le langage humain avec une précision impressionnante grâce à l’énorme quantité de données sur lesquelles ils sont formés et à leurs architectures sophistiquées. Les modèles comme GPT, BERT et T5 sont des exemples emblématiques qui ont redéfini les performances dans des tâches variées telles que la traduction automatique, la génération de texte, la réponse à des questions et bien plus.

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Développé par OpenAI, GPT est l’un des modèles les plus célèbres dans la famille des transformers. La particularité de GPT est qu’il repose sur un apprentissage non supervisé lors de sa phase de pré-entraînement, où il apprend à prédire la probabilité du mot suivant dans une séquence. Cette approche lui permet de générer du texte cohérent et contextuellement pertinent à partir d’une entrée minimale.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

Contrairement à GPT, qui est un modèle autoregressif, BERT, développé par Google, utilise une approche différente. BERT est un modèle de type bidirectionnel, ce qui signifie qu’il prend en compte à la fois le contexte précédent et suivant pour comprendre un mot dans une phrase.

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

Développé également par Google, T5 adopte une approche unifiée et innovante dans laquelle toutes les tâches de NLP, qu’il s’agisse de traduction, de résumé, de réponse à des questions, etc., sont traitées comme un problème de transformation de texte à texte. Plutôt que d’avoir un modèle distinct pour chaque tâche, T5 reformule toutes les tâches en termes d’entrée-sortie de texte.