Grand modèle linguistique (LLM)

Comment les LLM sont utilisés

Les LLM ont été intégrés dans d'innombrables applications dans divers secteurs, changeant fondamentalement la façon dont nous interagissons avec la technologie. Leur capacité à générer des textes cohérents et pertinents sur le plan contextuel les rend très polyvalents.

Parmi les exemples concrets les plus marquants, on peut citer

1. Chatbots et assistants virtuels avancés: Les entreprises utilisent les LLM pour créer des chatbots sophistiqués pour le service client qui peuvent comprendre l'intention de l'utilisateur et fournir des réponses détaillées et conversationnelles. Les assistants numériques tels que Google Assistant et Alexa d'Amazon exploitent la technologie LLM pour des interactions plus naturelles.
2. Création de contenu et résumés: Les LLM sont largement utilisés pour rédiger des courriers électroniques, des articles, des textes créatifs et des textes de marketing. Ils sont également capables de résumer des textes, de condenser de longs documents en résumés concis, ce qui est inestimable dans des domaines tels que le droit et la recherche.

LLMs vs. autres modèles d'IA

Il est important de différencier les LLM d'autres types de modèles d'IA, en particulier ceux utilisés dans des domaines différents tels que la vision par ordinateur.

• Modélisation du langage vs. LLM: la modélisation du langage est la tâche principale qui consiste à prédire le mot suivant dans une séquence. Un LLM est une implémentation à très grande échelle d'un modèle de langage, tel que le GPT-4 d'OpenAI ou les modèles Llama de Meta.
• Modèles de base vs. LLM: Les LLM constituent une catégorie importante de modèles de base. Le terme "modèle de base", popularisé par le Center for Research on Foundation Models (CRFM) de Stanford, est plus large et englobe de grands modèles formés sur divers types de données, et pas seulement sur du texte.
• Modèles de vision par ordinateur et LLM: il s'agit là d'une distinction essentielle. Alors que les LLM traitent et génèrent du texte, les modèles de vision artificielle comme Ultralytics YOLO11 sont spécialisés dans l'interprétation de données visuelles provenant d'images et de vidéos. Les modèles de vision par ordinateur effectuent des tâches telles que la détection d'objets, la classification d'images et la segmentation d'instances. Des plateformes comme Ultralytics HUB sont conçues pour rationaliser le cycle de vie des modèles de vision, de la gestion des ensembles de données au déploiement.

L'avenir : Intégration multimodale

La frontière entre l'IA du langage et de la vision s'estompe avec le développement des modèles multimodaux. Ces modèles avancés, souvent appelés modèles de langage visuel (VLM), peuvent traiter et intégrer des informations provenant de modalités multiples, telles que du texte et des images. Par exemple, un utilisateur peut télécharger une photo d'un repas et demander la recette au modèle. Cette convergence, explorée dans des modèles tels que le GPT-4o, constitue une étape importante vers des systèmes d'IA plus complets.

Malgré leur puissance, il est essentiel d'être conscient des limites des LLM, notamment le risque de générer des informations incorrectes(hallucinations) et d'hériter des biais de leurs données d'apprentissage. Ces défis soulignent l'importance constante de l'éthique de l'IA et des pratiques de développement responsables. Pour plus d'informations sur la création d'applications d'IA, vous pouvez consulter la documentation d'Ultralytics.