État des lieux du LLM : libérer le potentiel commercial grâce à de grands modèles linguistiques
Au cours des derniers mois, les grands modèles de langage (LLM) ont connu un regain d'intérêt. Ces modèles, qui utilisent l'intelligence artificielle pour générer un langage semblable à celui des humains, ont suscité un intérêt public sans précédent, principalement grâce à la publication du ChatGPT d'OpenAI. Cette explosion de l'intérêt du public a incité d'autres entreprises et groupes à suivre le mouvement, soit en publiant des modèles de base comme le LLaMA de Meta AI, soit en améliorant des modèles de base déjà publiés comme Dolly de Databricks ou Koala du BAIR.
C'est le moment idéal pour les entreprises d'explorer le potentiel des LLM et de les intégrer dans leur stratégie. Dans cet article de blog, nous vous guiderons à travers l'état actuel du paysage LLM en 4 parties : Modèles, Outils, Défis et Applications. Nous vous donnerons également des conseils et des informations clés que vous pourrez utiliser pour décider de la manière d'utiliser les LLM dans votre stratégie commerciale. Plongeons dans l'aventure !
Partie 1 : Modèles
La plupart des LLM qui sont aujourd'hui sur le devant de la scène sont similaires en termes d'architecture. Toutefois, ce qui distingue principalement les modèles, c'est leur taille (nombre de paramètres) ainsi que la qualité et la quantité des données d'apprentissage utilisées. Alors que le GPT-3 compte 175 milliards de paramètres, les modèles tels que le LLaMA sont beaucoup plus petits, avec des versions allant de 7 milliards à 65 milliards de paramètres.
Conseil : Il a été constaté que la qualité des données est beaucoup plus importante que leur quantité. Si vous étudiez un cas d'utilisation du LLM pour votre entreprise, l'optimisation de la qualité des données sera plus rentable, l'optimisation de la qualité des données sera plus rentable que d'augmenter la quantité de données.
Cependant, la différence entre les modèles de base comme GPT-3/LLaMA et leurs variantes qui suivent les instructions comme ChatGPT/Vicuna est une étape de formation supplémentaire. Cette étape peut s'appuyer sur un retour d'information humain (appelé apprentissage par renforcement avec retour d'information humain (RLHF)) ou sur un ensemble de données supervisées d'instructions et de réponses correspondantes.
D'après les connaissances actuelles, la RLHF est la meilleure option pour former un LLM à suivre des instructions et à réagir comme un être humain. Toutefois, les raisons de ce choix ne sont pas encore totalement comprises. Nous recommandons la conférence de John Schulman de John Schulman pour mieux comprendre les avantages de la RLHF.
Actuellement, le meilleur modèle de suivi des instructions disponible pour un usage public est ChatGPT. Avec 175 milliards de paramètres et entraîné avec RLHF, il surpasse les modèles à code source libre actuellement disponibles. La plupart des modèles libres de suivi des instructions, comme Alpaca, Vicuna, Dolly et Koala, sont beaucoup plus petits et mis au point à l'aide d'un ensemble de données supervisé contenant des données générées par une technique appelée Self-Instruct ou par ChatGPT. Des efforts comme Open Assistant devraient permettre de créer bientôt des alternatives open-source comparables.
Principaux enseignements : Si ChatGPT domine actuellement le marché en termes de performances, les modèles à code source ouvert s'améliorent régulièrement et constituent des options viables pour des cas d'utilisation spécifiques, s'améliorent régulièrement et constituent des options viables pour des cas d'utilisation spécifiques. Garder un œil sur le développement des LLM propriétaires et open-source permettra à votre entreprise de faire le meilleur choix.
Partie 2 : Outillage
Les nouvelles techniques et les nouveaux modèles ont toujours conduit à la création de nouveaux outils pour améliorer leur facilité d'utilisation. Il en va de même pour les LLM ! Dans cette section, nous allons explorer deux outils émergents qui ont été développés pour répondre aux défis uniques posés par les LLM : PEFT (Parameter Efficient Finetuning) - un ensemble de techniques qui permet d'affiner les grands modèles sans se ruiner, et Langchain - un cadre pour le développement d'applications basées sur des modèles de langage.
PEFT : Parameter Efficient Finetuning (optimisation efficace des paramètres)
L'un des défis majeurs dans le domaine du LLM est d'affiner ces modèles sans encourir de coûts prohibitifs. Comme ces modèles ont des milliards de paramètres, les adapter à des tâches ou à des ensembles de données personnalisés peut s'avérer coûteux.
Au cours des dernières années, des techniques efficaces de réglage fin comme LoRA, Prefix tuning et Prompt tuning ont rendu les LLM plus accessibles aux praticiens disposant de ressources limitées, avec des performances comparables ou supérieures pour une petite fraction du coût . Vous pouvez trouver un approfondissement technique sur la technique populaire de réglage fin efficace LoRA, ici.
Conseil : La bibliothèque PEFT récemment publiée par Hugging Face bibliothèque PEFT récemment publiée par Hugging Face contient toutes ces techniques et bien plus encore. Grâce à son intégration native avec les bibliothèques Transformers et Accelerate, ainsi qu'à la possibilité d'utiliser d'autres bibliothèques d'optimisation telles que bitsandbytesles développeurs peuvent facilement affiner de grands modèles de langage sur des tâches spécifiques en utilisant moins de puissance de calcul et donc à un prix abordable.
Langchain : Construire des applications LLM composables
Plus un LLM peut accéder à des données, plus il sera utile. Cependant, la création d'une application LLM avec de multiples composants communiquant avec diverses sources de données peut prendre du temps et des efforts, et c'est là que Langchain trouve son créneau.
Langchain est un framework pour construire des applications LLM composables. Disponible en Python et TypeScript, la bibliothèque Langchain offre une pléthore d'outils et d'intégrations tierces (principaux fournisseurs de cloud, Google Drive, Notion et plus encore !) pour construire des applications puissantes ("chaînes") pilotées par des LLM. Elle fournit également des chaînes préconstruites capables de réaliser certaines des applications LLM les plus courantes comme Retrieval Augmented Generation (RAG) ou le chat.
D'après notre expérience, Langchain offre quelques composants astucieux qui peuvent être utilisés pour mettre en œuvre des preuves de concepts rapides et des applications simples pour incorporer les LLM dans votre entreprise ou votre vie quotidienne. Cependant, on peut le trouver limité lorsqu'on travaille sur des cas d'utilisation personnalisés, en particulier en production où un plus grand contrôle et une plus grande flexibilité sont nécessaires.
Principaux enseignements : L'émergence de techniques et d'outils puissants tels que LoRA, PEFT et Langchain représente une opportunité de changer la donne pour les entreprises afin d'exploiter pleinement les capacités des LLM. Il est désormais plus facile d'affiner un LLM pour une tâche ou un ensemble de données spécifiques. Des outils comme Langchain améliorent la la facilité avec laquelle ces modèles peuvent interagir avec de multiples sources d'information externes.
Partie 3 : Défis
Si le potentiel est immense, il est essentiel de reconnaître que l'exploitation des pleines capacités des MBA s'accompagne de défis. Cette section se concentrera sur deux obstacles principaux : les LLMOps et les biais de modèle. En comprenant ces défis et en sachant comment les surmonter, les entreprises peuvent capitaliser efficacement sur les opportunités offertes par les LLM et garder une longueur d'avance sur la concurrence.
LLMOps : Mise à l'échelle et gestion de l'infrastructure LLM
Au fur et à mesure que les LLM gagnent en taille et en complexité, l'infrastructure requise pour les former, les affiner et les déployer devient de plus en plus exigeante, ce qui introduit le défi des LLMOps - un sous-domaine spécialisé des MLOps qui se concentre sur les aspects opérationnels uniques du travail avec des modèles de langage de grande taille.
Voici quelques-uns des principaux défis que doivent relever les organisations de gestion de l'éducation et de la formation tout au long de la vie (LLMOps) :
- Travailler avec les ambiguïtés et les subtilités du langage naturel
- Optimisation des coûts et de la latence des LLM en production
- Mise en place d'un dispositif robuste de réentraînement et de suivi des modèles
Pour une plongée en profondeur dans les défis spécifiques de l'utilisation des LLM en production, nous recommandons vivement ce blog de Chip Huyen. Alors que de nouveaux outils apparaîtront pour résoudre ces défis spécifiques, les entreprises peuvent actuellement avoir à construire des solutions sur mesure pour leurs cas d'utilisation particuliers. Dans ces situations, tirer parti de l'expérience des experts en ML peut s'avérer inestimable.
Biais de modèle et éthique : Garantir une IA équitable et responsable
Un autre défi majeur dans le monde des LLM est de s'attaquer aux biais des modèles et de garantir des pratiques éthiques en matière d'IA. Étant donné que les LLM sont formés sur de grandes quantités de données provenant d'Internet, ils peuvent apprendre et propager par inadvertance les biais présents dans les données. Cela peut avoir des conséquences inattendues lors du déploiement des LLM dans des applications réelles.
Pour répondre à ces préoccupations, il faut
- Mettre en œuvre des lignes directrices pour une utilisation responsable de l'IA qui tiennent compte des conséquences voulues et involontaires du déploiement des LLM.
- Utiliser des outils et des techniques pour contrôler et atténuer les biais des modèles pendant les processus de formation et de mise au point.
- Collaborer avec diverses équipes et parties prenantes afin d'obtenir un point de vue complet sur les questions éthiques potentielles.
- Dans la mesure du possible, mettre en place des garanties contre l'utilisation involontaire des MLD par l'utilisateur final.
En prenant ces mesures et en informant leurs utilisateurs finaux des limites des LLM dans le contexte de leur application, les organisations peuvent exploiter les modèles de manière responsable et instaurer la confiance avec les clients, les régulateurs et le grand public.
Principaux enseignements : Les deux défis majeurs que les entreprises doivent relever pour exploiter pleinement les capacités des LLM sont les LLMOps et les biais de modèle. Bien qu'il existe des solutions générales au défi des le défi des LLMOps à l'avenirpour l'instant, les solutions sur mesure sont la voie à suivre. Les experts en MLOps sont d'une aide précieuse à cet égard. Résoudre biais de modèle est assez difficile. Cependant, des tests, des mesures de protection et la transparence peuvent garantir les meilleurs résultats.
Partie 4 : Applications
Les applications potentielles des LLM sont vastes et se développent rapidement. Nous n'en sommes qu'aux premiers stades de la transformation de l'ensemble des industries par cette technologie, et les entreprises qui font le premier pas pourraient se retrouver à l'avenir avec une longueur d'avance sur la concurrence.
Dans cette section, nous explorerons certaines des applications les plus prometteuses des LLM, y compris la Génération Augmentée de Récupération (RAG), les tâches NLP comme le résumé et l'extraction de données structurées, et l'assistance à la clientèle. Enfin, nous examinerons brièvement l'automatisation des processus à l'aide d'AutoGPT.
Génération Augmentée de Récupération (RAG)
Retrieval Augmented Generation est une technique qui combine les forces des LLM avec la puissance des systèmes de recherche d'informations. En utilisant la RAG, les LLM peuvent accéder à des sources de connaissances externes pour générer des réponses actuelles, informées et précises, ce qui les rend encore plus précieux dans un large éventail d'applications. Par exemple, un système RAG mis en œuvre sur la documentation et les ressources internes s'avérerait inestimable, car il augmenterait considérablement la productivité en mettant l'ensemble des ressources de l'entreprise à la portée des employés.
Vous pouvez consulter notre analyse approfondie des systèmes de génération augmentée par récupération ici!
Tâches NLP : Résumés et extraction de données structurées
Les LLM excellent dans diverses tâches de traitement du langage naturel, permettant aux entreprises de rationaliser leurs flux de travail et de mieux utiliser les données non structurées. Par exemple, les LLM peuvent être utilisés pour :
- Résumés : Générer automatiquement des résumés concis de longs documents, tels que des rapports ou des articles, ce qui permet aux employés de gagner du temps et d'économiser des efforts, tout en améliorant les processus de prise de décision. Par exemple, une société financière pourrait utiliser les LLM pour générer des résumés exécutifs de longs rapports d'étude de marché, fournissant aux analystes des informations faciles à assimiler et facilitant la prise de décisions plus éclairées.
- Extraction de données structurées : Transformer les données non structurées, telles que les commentaires des clients ou les articles de presse, en formats structurés qui peuvent être facilement analysés et utilisés pour un traitement ultérieur, tel que l'analyse des sentiments ou la détection des tendances. Par exemple, une entreprise de vente au détail pourrait exploiter les LLM pour extraire des informations clés des commentaires des clients, ce qui lui permettrait d'identifier les tendances des produits et les problèmes courants et, en fin de compte, d'améliorer l'expérience des clients.
Soutien à la clientèle
L'utilisation la plus évidente d'une application comme ChatGPT, les LLM, peut révolutionner le support client en fournissant des réponses rapides, précises et personnalisées aux demandes des clients. En intégrant les LLM dans les chatbots ou les systèmes d'assistance, les entreprises peuvent améliorer de manière significative la satisfaction des clients et réduire les temps de réponse, libérant ainsi les agents humains pour qu'ils se concentrent sur des questions plus complexes nécessitant leur expertise.
Automatisation du flux de travail avec AutoGPT
Les cas d'utilisation mentionnés précédemment font partie des applications les plus éprouvées et testées dans les différents secteurs et domaines d'activité. L'automatisation du flux de travail avec AutoGPT est relativement nouvelle. On peut trouver des anecdotes sur cette application dans de jeunes et petites entreprises sur Twitter et LinkedIn, mais des tests rigoureux et l'implication des parties prenantes sont nécessaires avant de l'utiliser à grande échelle dans votre entreprise.
AutoGPT est une technique expérimentale qui utilise les LLM pour créer des agents autonomes qui accomplissent diverses tâches sur la base d'entrées en langage naturel. Bien qu'il en soit encore aux premiers stades de développement, l'AutoGPT est très prometteur ! Il est possible d'automatiser les opérations, les ventes et les flux de travail des ressources humaines à l'aide de ces agents autonomes, pour ne citer que quelques exemples. Par exemple, on peut configurer AutoGPT pour générer de nouvelles pistes de vente, ce qui implique de trouver l'adresse électronique d'un contact chez un client potentiel, de l'ajouter au logiciel de gestion de la relation client (CRM) et de lui envoyer un courrier électronique.
Vous pouvez trouver une plongée en profondeur dans le monde de l'AutoGPT dans notre blog ici!
Principaux enseignements : Les applications telles que le RAG, le résumé et l'assistance à la clientèle sont le pain et le beurre des LLM. Il a été prouvé à maintes reprises qu'ils étaient compétents pour ces applications, même lorsqu'ils étaient moins puissants qu'aujourd'hui. Avec la nouvelle génération de grands modèles de langage, ces applications et d'autres encore seront précises, autonomes et encore plus utiles pour les entreprises et leurs clients. Les entreprises ne sont limitées que par l'imagination de leurs décideurs.
Conclusion
Tout au long de ce blog, nous avons exploré l'état actuel du paysage LLM, en nous penchant sur l'architecture, les techniques, les défis et les applications de ces modèles puissants. Avec les progrès rapides de la technologie LLM et le développement de nouveaux outils et solutions, il est de plus en plus évident que le moment n'a jamais été aussi propice pour les entreprises d'investir dans les LLM.
Les LLM offrent aux entreprises une opportunité sans précédent d'innover, de rationaliser les processus et d'améliorer l'expérience des clients, en leur donnant un avantage concurrentiel qui les distinguera dans leurs secteurs respectifs. De la Génération Augmentée à la Récupération, en passant par le résumé, le support client et même des applications expérimentales comme AutoGPT, les LLM sont en train de remodeler le paysage des opérations et des applications des entreprises.
Cependant, cette opportunité s'accompagne également de défis tels que les LLMOps et le biais de modèle. En s'associant à des experts dans ce domaine, les entreprises peuvent surmonter ces difficultés et exploiter de manière responsable le plein potentiel des LLM, en stimulant l'innovation et en créant de la valeur pour leurs organisations.
Le nouveau monde du LLM n'en est qu'à ses débuts, mais de nombreuses entreprises font déjà le premier pas et intègrent cette technologie dans leur flux de travail. En investissant dans l'expertise LLM et en adoptant cette technologie révolutionnaire, les entreprises peuvent libérer un potentiel inégalé et rester en tête dans un paysage concurrentiel en constante évolution.