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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont un type de modèle d'intelligence artificielle conçu pour comprendre et générer des textes de type humain. Ces modèles sont construits à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique qui analysent de grands ensembles de données contenant du langage naturel, ce qui leur permet de prédire et de générer du texte de manière cohérente.
Les LLM jouent un rôle crucial dans le traitement du langage naturel (NLP), un sous-domaine de l'IA axé sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains par le biais du langage. Ils permettent aux machines d'effectuer des tâches telles que la traduction, le résumé et la réponse aux questions, transformant ainsi la façon dont nous interagissons avec la technologie.
Pour une compréhension plus approfondie du NLP, explore comment les LLM améliorent les applications qui nécessitent une compréhension nuancée du langage, qu'il s'agisse de comprendre un sentiment ou de générer une histoire créative.
Les LLM sont des outils polyvalents utilisés dans divers secteurs d'activité :
Les LLM sont développés à l'aide de cadres d'apprentissage profond tels que PyTorch et TensorFlow. Ils contiennent souvent des milliards de paramètres, qui sont des éléments réglables permettant au modèle de s'adapter à diverses tâches linguistiques.
Architecture du transformateur: La plupart des LLM utilisent l'architecture des transformateurs, qui emploie des mécanismes d'auto-attention pour évaluer l'importance des différents mots d'une phrase, améliorant ainsi la compréhension du contexte. Apprends à connaître les transformateurs et leur impact sur le NLP.
Pré-entraînement et mise au point: Ces modèles subissent un pré-entraînement sur de vastes ensembles de données pour apprendre des modèles de langage, suivi d'un réglage fin sur des tâches spécifiques pour améliorer les performances. Comprends l'importance du réglage fin pour l'optimisation des tâches.
La série GPT d'OpenAI, y compris GPT-3 et GPT-4, sont des exemples marquants de LLM qui ont fait progresser de manière significative l'IA conversationnelle. Les modèles GPT ont été utilisés dans tous les domaines, de la génération de code à la création de poésie.
GoogleLe modèle BERT de l'Université d'Ottawa a apporté des innovations aux moteurs de recherche en comprenant plus efficacement le contexte des requêtes de recherche, ce qui a amélioré la précision des résultats de la recherche.
Les LLM font partie d'un écosystème plus large de technologies d'IA et de NLP :
IA générative: les LLM sont un sous-ensemble de l'IA générative, capable de créer divers contenus textuels. Comprendre les modèles génératifs est essentiel pour les applications dans les industries créatives.
Hallucination dans les MFR: Cela se produit lorsque les modèles génèrent des informations incorrectes ou absurdes en toute confiance. Il s'agit d'un défi majeur dans le déploiement de modèles pour des applications critiques. En savoir plus sur les hallucinations.
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En comprenant les grands modèles de langage et leurs applications, les utilisateurs et les entreprises peuvent tirer parti de leurs capacités pour résoudre des problèmes complexes, améliorer les expériences des utilisateurs et favoriser l'innovation dans tous les secteurs.
