Cet article a déjà dévoilé le mystère du modèle de langage et clarifié ses concepts de base et ses mécanismes de traitement des données textuelles brutes. Il couvre plusieurs types de modèles de langage et de grands modèles de langage, en se concentrant sur les modèles basés sur des réseaux neuronaux.
Les modèles linguistiques se concentrent sur la capacité de générer du texte de type humain. Un modèle linguistique général est essentiellement un modèle statistique ou une distribution de probabilité de séquences de mots qui explique la probabilité qu'un mot apparaisse dans chaque séquence. Cela permet de prédire le ou les mots suivants en fonction du mot précédent dans la phrase.
Les modèles linguistiques probabilistes simplifiés peuvent être utilisés dans diverses applications telles que la traduction automatique, la correction automatique d'erreurs, la reconnaissance vocale et la saisie semi-automatique pour remplir les mots suivants ou suggérer des séquences de mots possibles aux utilisateurs.
Ce type de modèle a évolué vers des modèles plus avancés, y compris des modèles de transformateur, qui peuvent prédire avec plus de précision en considérant les mots environnants et le contexte tout au long du texte, plutôt que de se concentrer uniquement sur le mot précédent ou le mot précédent dans la séquence Mot suivant.
Le traitement du langage naturel (PNL) est une sous-discipline importante étroitement liée aux modèles de langage, à l'informatique et à l'intelligence artificielle (IA). L’objectif principal de l’intelligence artificielle est de simuler l’intelligence humaine. Le langage est une caractéristique déterminante de la cognition humaine et est essentiel à cet effort. Le fondement du traitement du langage naturel est la modélisation du langage et l’informatique. Le modèle de langage est une méthode de modélisation des phénomènes de langage naturel. Il réalise la compréhension et la génération de textes en analysant la structure et les règles du langage. L'informatique fournit les outils et les techniques pour atteindre cet objectif. Grâce au traitement du langage naturel, de nombreuses applications peuvent être réalisées, telles que la traduction automatique, la reconnaissance vocale, l'analyse des sentiments, la classification de textes, etc. Ces technologies permettent aux ordinateurs de créer de bons modèles de langage qui à la fois comprennent et génèrent des textes de type humain et mettent en œuvre un apprentissage automatique, dans lequel la machine comprend les relations contextuelles, émotionnelles et sémantiques entre les mots, y compris les règles grammaticales et les parties du discours, et simule les relations humaines. -comme la compréhension du texte.
Cette capacité d'apprentissage automatique constitue une étape importante vers une véritable intelligence artificielle, facilitant l'interaction homme-machine en langage naturel et permettant aux machines d'effectuer des tâches complexes de PNL impliquant la compréhension et la génération du langage humain. Cela inclut les tâches modernes de traitement du langage naturel telles que la traduction, la reconnaissance vocale et l’analyse des sentiments.
Lecture du corpus de texte brut
Les modèles linguistiques apprennent en lisant mot pour mot les termes, le contexte ou les bases de données textuelles, capturant ainsi les structures et les modèles sous-jacents complexes du langage. Pour ce faire, il code les mots dans des vecteurs numériques – un processus appelé incorporation de mots. Ces vecteurs ont une signification et des propriétés syntaxiques qui représentent les mots. Par exemple, les mots utilisés dans des contextes similaires ont tendance à avoir des vecteurs similaires. Les processus de modélisation qui convertissent les mots en vecteurs sont cruciaux car ils permettent aux modèles de langage de fonctionner dans un format mathématique. Prédisez les liens de séquence de mots et activez des processus plus avancés tels que la traduction et l’analyse des sentiments.
Après avoir lu et codé le corpus de texte brut, le modèle de langage peut générer un texte de type humain ou des séquences de mots prédites. Les mécanismes utilisés par ces tâches PNL varient d'un modèle à l'autre. Cependant, ils partagent tous un objectif fondamental : interpréter la probabilité qu’une séquence donnée se produise dans la vie réelle. Ceci est abordé plus loin dans la section suivante.
Comprendre les types de modèles de langage
Les modèles de langage statistiques, dans leur forme la plus élémentaire, s'appuient sur la fréquence des séquences de mots dans les données textuelles pour prédire les mots futurs en fonction des mots précédents.
En revanche, les modèles de langage neuronal utilisent des réseaux de neurones pour prédire le mot suivant dans une phrase, en prenant en compte un contexte plus large et davantage de données textuelles pour des prédictions plus précises. Certains modèles de langage neuronal font un meilleur travail que d'autres en matière de distributions de probabilité en évaluant et en comprenant le contexte complet d'une phrase.
Les modèles basés sur des transformateurs tels que BERT et GPT-2 sont devenus célèbres pour leur capacité à prendre en compte le contexte des mots lors de la réalisation de prédictions. L'architecture du modèle Transformer sur laquelle ces modèles sont basés leur permet d'obtenir des résultats optimaux sur une variété de tâches, démontrant la puissance des modèles de langage modernes.
Le modèle de vraisemblance de requête est un autre modèle de langage lié à la récupération d'informations. Un modèle de probabilité de requête détermine la pertinence d'un document spécifique pour répondre à une requête spécifique.
Le modèle de langage N-gram est l'une des méthodes de base du traitement du langage naturel. Le « N » dans N-gram représente le nombre de mots pris en compte dans le modèle à la fois et représente un progrès par rapport aux modèles unaires basés sur un seul mot qui peut faire des prédictions indépendamment de tout autre mot. Le « N » de N-gram représente le nombre de mots pris en compte dans le modèle à la fois. Le modèle de langage N-gram prédit l'occurrence d'un mot sur la base de (N-1) mots précédents. Par exemple, dans un modèle binaire (N = 2), la prédiction d’un mot dépendra du mot précédent. Dans le cas d'un modèle ternaire (N vaut 3), la prédiction dépendra des deux derniers mots.
Le modèle N-gram fonctionne sur la base de propriétés statistiques. Ils calculent la probabilité qu'un mot spécifique apparaisse après une séquence de mots en fonction de sa fréquence d'apparition dans le corpus de formation. Par exemple, dans le modèle binaire, l'expression « Iam » rendrait le mot « going » plus susceptible de suivre que le mot « anapple », car « Iamgoing » est plus courant en anglais que « Iamanapple ».
Bien que les modèles N-gram soient simples et efficaces sur le plan informatique, ils ont également des limites. Ils souffrent de ce qu'on appelle la « malédiction de la dimensionnalité », où la distribution de probabilité devient clairsemée à mesure que la valeur de N augmente. Ils n’ont pas non plus la capacité de capturer les dépendances ou le contexte à long terme au sein d’une phrase, car ils ne peuvent considérer que (N-1) mots précédents.
Malgré cela, les modèles N-gram sont toujours d'actualité aujourd'hui et ont été utilisés dans de nombreuses applications telles que la reconnaissance vocale, les systèmes de saisie semi-automatique, la saisie de texte prédictive pour les téléphones mobiles et même pour le traitement des requêtes de recherche. Ils constituent l’épine dorsale de la modélisation du langage moderne et continuent de stimuler le développement de la modélisation du langage.
Les modèles linguistiques basés sur des réseaux neuronaux sont considérés comme des modèles exponentiels et représentent un pas en avant majeur dans la modélisation linguistique. Contrairement aux modèles n-gram, ils exploitent le pouvoir prédictif des réseaux de neurones pour simuler des structures linguistiques complexes que les modèles traditionnels ne peuvent pas capturer. Certains modèles peuvent mémoriser les entrées précédentes dans la couche cachée et utiliser cette mémoire pour influencer la sortie et prédire plus précisément le ou les mots suivants.
RNN est conçu pour traiter des données séquentielles en intégrant la « mémoire » des entrées passées. Essentiellement, les RNN transmettent des informations d’une étape à l’autre d’une séquence, ce qui leur permet de reconnaître des modèles au fil du temps pour mieux prédire le mot suivant. Cela les rend particulièrement efficaces pour les tâches où l’ordre des éléments est important, comme c’est le cas pour les langages.
Cependant, les méthodes de modélisation du langage ne sont pas sans limites. Lorsque les séquences sont trop longues, les RNN ont tendance à perdre la capacité de connecter les informations, un problème connu sous le nom de problème du gradient de disparition. Une variante de modèle spécifique appelée mémoire à long terme et à court terme (LSTM) a été introduite pour aider à préserver les dépendances à long terme dans les données linguistiques. Les Gated Recurrent Units (GRU) représentent une autre variante de modèle plus spécifique.
Les RNN sont encore largement utilisés aujourd’hui, principalement parce qu’ils sont simples et efficaces dans des tâches spécifiques. Cependant, ils ont été progressivement remplacés par des modèles plus avancés tels que les Transformers aux performances supérieures. Malgré cela, les RNN restent le fondement de la modélisation du langage et la base de la plupart des architectures actuelles basées sur les réseaux neuronaux et les modèles Transformer.
Transformer représente les derniers progrès en matière de modèles de langage et vise à surmonter les limites de RNN. Contrairement aux RNN qui traitent les séquences de manière incrémentielle, les Transformers traitent tous les éléments de séquence simultanément, éliminant ainsi le besoin de calculs cycliques d'alignement de séquence. Cette approche de traitement parallèle, unique à l'architecture Transformer, permet au modèle de traiter des séquences plus longues et d'exploiter un plus large éventail de contextes dans les prédictions, ce qui lui confère un avantage dans des tâches telles que la traduction automatique et la synthèse de texte.
Le cœur de Transformer est le mécanisme d'attention, qui attribue différents poids aux différentes parties de la séquence, permettant au modèle de se concentrer davantage sur les éléments pertinents et moins sur les éléments non pertinents. Cette fonctionnalité rend le Transformer très efficace pour comprendre le contexte, un aspect clé du langage humain qui a constitué un énorme défi pour les premiers modèles.
BERT est l'abréviation de Transformers Bidirectionnel Encoder Representation et est un modèle de langage perturbateur développé par Google. Contrairement aux modèles traditionnels qui traitent séquentiellement les mots uniques d’une phrase, les modèles bidirectionnels analysent le texte en lisant simultanément la totalité de la séquence de mots. Cette approche unique permet au modèle bidirectionnel d'apprendre le contexte d'un mot en fonction de son environnement (côtés gauche et droit).
Cette conception permet aux modèles bidirectionnels comme BERT de saisir le contexte complet des mots et des phrases afin de comprendre et d'interpréter le langage avec plus de précision. Cependant, l'inconvénient de BERT est qu'il nécessite beaucoup de calculs, nécessitant du matériel et du code logiciel haut de gamme et un temps de formation plus long. Néanmoins, ses avantages en termes de performances dans les tâches de PNL telles que la réponse aux questions et le raisonnement verbal établissent une nouvelle norme pour le traitement du langage naturel.
LaMDA signifie « Modèle de langage pour les applications conversationnelles » et est un autre modèle de langage innovant développé par Google. LaMDA fait passer l'IA conversationnelle à un niveau supérieur, en générant des conversations entières avec une seule invite.
Pour ce faire, il exploite les mécanismes d’attention et certaines des techniques de compréhension du langage naturel les plus avancées. Cela permet par exemple à LaMDA de mieux comprendre les règles grammaticales et les parties du discours, et de capturer les nuances de la conversation humaine telles que l'humour, le sarcasme et le contexte émotionnel, lui permettant ainsi de mener des conversations comme un humain.
LaMDA en est encore aux premiers stades de développement, mais elle a le potentiel de révolutionner l’IA conversationnelle et de véritablement combler le fossé entre les humains et les machines.
Bien que les modèles linguistiques soient puissants, ils présentent encore des limites importantes. Un problème majeur est le manque de compréhension du contexte réel des mots uniques. Bien que ces modèles puissent générer un texte contextuellement pertinent, ils ne peuvent pas comprendre le contenu qu’ils génèrent, ce qui constitue une différence significative par rapport au traitement du langage humain.
Un autre défi est le biais inhérent aux données utilisées pour former ces modèles. Étant donné que les données de formation contiennent souvent des biais humains, les modèles peuvent perpétuer ces biais par inadvertance, conduisant à des résultats faussés ou injustes. Des modèles linguistiques puissants soulèvent également des questions éthiques, car ils peuvent être utilisés pour générer des informations trompeuses ou du contenu deepfake.
À l'avenir, la résolution de ces limitations et problèmes éthiques constituera une partie importante du développement de modèles de langage et de tâches de PNL. Une recherche et une innovation continues sont nécessaires pour améliorer la compréhension et l’équité des modèles linguistiques tout en minimisant leur potentiel d’utilisation abusive.
En supposant que ces étapes critiques soient priorisées par les promoteurs du domaine, l’avenir des modèles linguistiques est prometteur et a un potentiel illimité. Avec les progrès de l’apprentissage profond et de l’apprentissage par transfert, les modèles linguistiques sont de mieux en mieux capables de comprendre et de générer des textes de type humain, d’accomplir des tâches de PNL et de comprendre différentes langues. Les transformateurs tels que BERT et GPT-3 sont à l'avant-garde de ces développements, repoussant les limites des applications de modélisation du langage et de génération de parole et aidant le domaine à explorer de nouvelles frontières, notamment un apprentissage automatique plus complexe et des applications avancées telles que la reconnaissance de l'écriture manuscrite.
Cependant, les progrès apportent également de nouveaux défis. À mesure que les modèles linguistiques deviennent de plus en plus complexes et gourmands en données, la demande en ressources informatiques continue d’augmenter, ce qui soulève des questions d’efficacité et d’accessibilité. À mesure que nous avançons, notre objectif est d’exploiter de manière responsable ces outils puissants pour augmenter les capacités humaines et créer des systèmes d’IA plus intelligents, plus nuancés et plus empathiques.
L'évolution des modèles linguistiques regorge d'avancées et de défis majeurs. Depuis l’introduction du RNN, un modèle de langage qui a révolutionné la façon dont la technologie comprend les données de séquence, jusqu’à l’émergence de modèles révolutionnaires comme BERT et LaMDA, le domaine a fait d’énormes progrès.
Ces avancées permettent une compréhension plus profonde et plus nuancée du langage, établissant de nouvelles normes dans le domaine. La voie à suivre nécessite une recherche, une innovation et une réglementation continues pour garantir que ces outils puissants puissent atteindre leur plein potentiel sans compromettre l’équité et l’éthique.
La formation et l'exécution de modèles de langage nécessitent une puissance de calcul puissante, cette technologie entre donc dans la catégorie du calcul haute performance. Pour répondre à ces demandes, les centres de données doivent optimiser une infrastructure et des solutions évolutives qui compensent l'impact environnemental de la consommation d'énergie nécessaire pour alimenter et refroidir les équipements de traitement de données afin que les modèles de langage puissent fonctionner de manière fiable et sans interruption.
Ces impacts sont non seulement critiques pour les principaux centres de données, mais auront également un impact sur la croissance continue du cloud et de l'informatique de pointe. De nombreuses organisations déploieront du matériel et des logiciels spécialisés sur site pour prendre en charge les fonctionnalités du modèle de langage. D'autres organisations souhaitent rapprocher la puissance de calcul de l'utilisateur final afin d'améliorer l'expérience que les modèles de langage peuvent offrir.
Dans les deux cas, les organisations et les opérateurs de centres de données doivent faire des choix d'infrastructure qui équilibrent les besoins technologiques avec la nécessité d'exploiter une installation efficace et rentable.
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