Modèle de langage

Un modèle de langage est un modèle d’intelligence artificielle conçu pour comprendre, générer ou manipuler du langage humain.

Plus précisément, c’est un programme informatique qui a été entraîné sur de vastes quantités de données textuelles pour apprendre les structures, les motifs et les relations statistiques entre les mots, phrases et concepts.

Cela lui permet de :

• prédire la suite d’une phrase en estimant la probabilité d’occurrence de chaque mot suivant.
• générer du texte de manière cohérente et fluide.
• réaliser diverses tâches de traitement du langage naturel (NLP), comme la traduction automatique, le résumé de textes, ou la réponse à des questions.

 

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👉 Types de modèles de langage

 

1. Modèles statistiques classiques (ex. n-grammes) : basés sur des probabilités de séquences de mots.
2. Modèles neuronaux (ex. RNN, LSTM) : utilisent des réseaux de neurones pour capturer des dépendances complexes.
3. Modèles à base de transformers (ex. GPT, BERT, Llama) : s’appuient sur des mécanismes d’attention pour traiter des contextes longs et des relations à longue distance.

 

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📝 Applications des modèles de langage

Les modèles de langage ont un large éventail d’applications, notamment :

• Traduction automatique : traduire du texte d’une langue à une autre.
• Réponse aux questions : répondre à des questions posées en langage naturel.
• Résumé de texte : condenser de longs documents en résumés plus courts.
• Chatbots et assistants virtuels : alimenter des conversations avec des utilisateurs.
• Génération de contenu créatif : écrire des poèmes, des scripts, des articles de blog, etc.
• Correction orthographique et grammaticale : identifier et corriger les erreurs dans un texte.
• Analyse de sentiment : déterminer le ton émotionnel d’un texte.
• Recherche d’informations : améliorer la pertinence des résultats de recherche.
• Complétion de texte et suggestion de mots : aider à la rédaction en suggérant le mot suivant.
• Classification de texte : catégoriser des documents en différentes catégories (ex: spam ou non-spam)

 

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 Fonctionnement

1. Entraînement sur des données massives

• Les modèles de langage sont entraînés sur d’énormes ensembles de données textuelles, souvent appelés corpus. Ces corpus peuvent inclure des livres, des articles de journaux, des sites web, des conversations, du code source, et bien plus encore.
• L’objectif de cet entraînement est de permettre au modèle d’apprendre les patterns (schémas) et les structures du langage. Il apprend la grammaire, le vocabulaire, la syntaxe, et même des nuances sémantiques et contextuelles.
• Plus le corpus d’entraînement est grand et diversifié, plus le modèle sera performant et capable de généraliser à de nouveaux textes.

2. Fonctionnement basé sur des probabilités

• Au cœur d’un modèle de langage se trouve la notion de probabilité. Le modèle calcule la probabilité qu’un certain mot ou une séquence de mots apparaisse dans un contexte donné.
• Par exemple, si vous tapez « Le ciel est… », un modèle de langage va calculer la probabilité des mots qui pourraient logiquement suivre « Le ciel est… ». Il pourrait déterminer que « bleu », « clair », « nuageux », « étoilé » sont des mots hautement probables, tandis que « banane » ou « voiture » sont extrêmement improbables.
• Il utilise les statistiques apprises pendant l’entraînement pour faire ces prédictions de probabilité.

3. Génération de texte et compréhension du langage

• Génération de texte : grâce à sa capacité à prédire les mots suivants, un modèle de langage peut générer du texte. En commençant par une phrase ou un mot initial, il peut continuer à prédire le mot suivant, puis le suivant, et ainsi de suite, créant ainsi un texte potentiellement long et cohérent. C’est ainsi que les modèles de langage peuvent écrire des articles, des poèmes, répondre à des questions, etc.
• Compréhension du langage (limitée) : bien qu’on dise qu’ils « comprennent » le langage, il est important de noter que leur « compréhension » est différente de la compréhension humaine. Ils ne comprennent pas le sens profond ou l’intention derrière les mots de la même manière qu’un humain. Leur compréhension est basée sur des patterns statistiques et des relations entre les mots qu’ils ont appris. Cependant, cette « compréhension » statistique est suffisamment puissante pour de nombreuses applications.