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.

1. 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.

GPT-2 a été l’un des premiers modèles à montrer des capacités de génération de texte impressionnantes, capable de produire des paragraphes complets à partir d’une simple amorce.
GPT-3, avec 175 milliards de paramètres, a poussé cette idée encore plus loin, permettant la création de textes, la réponse à des questions et même des applications plus complexes comme le codage ou la création artistique.
GPT-4, qui est la dernière version à ce jour, continue à affiner les performances, offrant une meilleure gestion des ambiguïtés et des contextes plus longs, et peut même effectuer des tâches multimodales, en traitant à la fois du texte et des images.

GPT repose sur une architecture autoregressive, c’est-à-dire qu’il génère une séquence de mots un à un, en utilisant les précédents mots comme contexte pour prédire le mot suivant.

2. 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.

BERT est pré-entraîné en utilisant la tâche de masquage de mots, où certains mots dans une phrase sont masqués et le modèle doit prédire ces mots en fonction du contexte.
Ce modèle excelle dans des tâches telles que la compréhension de texte, l’analyse de sentiment, la réponse à des questions et d’autres applications où comprendre le sens contextuel des mots dans des séquences est crucial.
L’un des points forts de BERT est sa capacité à capturer des relations contextuelles profondes entre les mots en analysant le texte dans les deux directions, ce qui améliore les performances sur des tâches de classification et de compréhension de texte.

BERT a été étendu dans plusieurs versions, telles que RoBERTa (une variante optimisée de BERT) et DistilBERT (une version plus légère et plus rapide).

3. 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.

Par exemple, pour la traduction, une entrée pourrait être : « traduire l’anglais vers le français : [texte en anglais] » et la sortie serait la traduction du texte en français.
T5 est pré-entraîné de manière similaire à BERT et GPT, mais en utilisant une tâche de denoising autoencoding où le modèle apprend à reconstruire des séquences de texte masquées ou partiellement bruitées.

T5 se distingue par sa flexibilité et son efficacité dans un large éventail de tâches NLP. Cette approche « text-to-text » a simplifié les systèmes en utilisant une architecture unique pour gérer plusieurs types de tâches NLP.

4. Avantages des Modèles de Langage de Grande Taille

Les modèles comme GPT, BERT et T5 présentent plusieurs avantages majeurs :

Précision : Grâce à leur capacité à capturer des relations complexes et des contextes longs, ces modèles peuvent obtenir des résultats de pointe dans des tâches de compréhension et de génération de texte.
Généralisation : Ces modèles, une fois pré-entraînés sur de vastes corpus de données, peuvent être affinés (fine-tuning) pour des tâches spécifiques avec un petit nombre de données supplémentaires, ce qui permet une grande flexibilité et adaptabilité.
Polyvalence : Que ce soit pour la génération de texte, la traduction, la reconnaissance d’entités, ou même la recherche d’information, ces modèles peuvent être appliqués à une multitude de cas d’utilisation.

5. Défis et Limites

Malgré leurs succès, ces modèles présentent également des défis importants :

Consommation de ressources : Les modèles de grande taille comme GPT-3 nécessitent des ressources de calcul massives pour l’entraînement, ce qui rend leur mise en œuvre coûteuse et peu accessible pour les petites entreprises.
Biais et éthique : En raison de leur formation sur des données extraites du web, ces modèles peuvent apprendre et reproduire des biais présents dans les données d’entraînement. Cela peut entraîner des réponses discriminatoires ou non éthiques.
Interprétabilité : Comme pour de nombreux modèles de deep learning, il est difficile d’expliquer de manière transparente pourquoi un modèle a fait une prédiction donnée, ce qui pose des problèmes dans des contextes où la transparence et l’explicabilité sont cruciales.

6. Applications

Les modèles de langage de grande taille ont de nombreuses applications dans le monde réel, notamment :

Assistance virtuelle et chatbots : Grâce à leur capacité à générer du texte cohérent et pertinent, ils sont utilisés dans des assistants comme Siri, Alexa, ou Google Assistant.
Traduction automatique : Des modèles comme T5 et GPT sont largement utilisés dans des systèmes de traduction, rendant la communication entre langues plus fluide.
Création de contenu : Ces modèles sont utilisés pour générer des articles, des blogs, des scripts et même des œuvres littéraires, offrant ainsi un potentiel pour automatiser la production de contenu.
Réponse à des questions et recherche d’information : Les systèmes de question-réponse tels que ceux utilisés par Google ou Bing sont grandement améliorés par ces modèles.

Conclusion

Les modèles de langage de grande taille comme GPT, BERT et T5 ont transformé le paysage du traitement du langage naturel. Leur capacité à comprendre et à générer du texte de manière fluide et contextuellement pertinente a ouvert la voie à une multitude d’applications dans divers domaines. Cependant, malgré leur puissance, ces modèles ne sont pas exempts de défis, notamment en termes de coûts, d’éthique et de transparence, qui continueront d’alimenter les débats dans les années à venir.