Grand modèle de langage (LLM)

Qu’est-ce qu’un grand modèle de langage (LLM) ?

L’une des utilisations les plus populaires des grands modèles de langage est la compréhension du langage naturel. Un modèle peut être entraîné à reconnaître la grammaire, la signification et l’intention d’une phrase à partir d’un corpus ou d’une séquence de mots. Cette technologie peut être utilisée pour comprendre des dialogues naturels et même traduire des langues.

Les modèles de langage sont également utilisés pour l’analyse de sentiments. Grâce à cette technique, un modèle peut comprendre le sentiment exprimé par des textes internes, comme des avis de clients, et même identifier des sujets et des débats complexes.

Les grands modèles de langage peuvent également être utilisés pour la génération de texte. Un modèle piloté par l’IA peut être entraîné à générer des phrases dans un contexte donné. Cette technologie peut aider les gens à améliorer leurs compétences de conversation en langage naturel, ou même à générer des ouvrages entiers, des nouvelles et des entrées de blog.

Enfin, les grands modèles de langage peuvent aussi être utilisés pour la synthèse et l’extraction d’informations. Les modèles pilotés par l’IA permettent d’extraire des informations significatives de documents volumineux et de les reformuler pour produire des résumés plus faciles à assimiler.

Les grands modèles de langage présentent certains risques et problèmes :

• Amplification des biais : Les LLM risquent d’amplifier par inadvertance des biais présents dans leurs données d’entraînement, ce qui peut conduire à des résultats inéquitables ou discriminatoires.
• Désinformation et manipulation : Les LLM sont vulnérables à la diffusion d’informations trompeuses, à la génération de fausses nouvelles ou à la manipulation de l’opinion publique.
• Implications éthiques : Les contenus générés par LLM soulèvent des préoccupations éthiques, notamment en ce qui concerne le plagiat, la violation de droits d’auteur et la création d’informations trompeuses ou préjudiciables.
• Confidentialité et sécurité des données : L’entraînement des LLM nécessite des données personnelles et sensibles qui, mal gérées, peuvent présenter des risques en matière de confidentialité et de sécurité des données.
• Consommation d’énergie : L’entraînement et l’exécution des LLM mobilisent d’importantes ressources de calcul, d’où une consommation d’énergie et un impact environnemental élevés.
• Absence de responsabilité : Le processus décisionnel des LLM et les sources des contenus générés peuvent être opaques, ce qui soulève des questions en matière de transparence et de responsabilité.
• Dépendance et déplacement : Une dépendance excessive à l’égard des LLM risque d’entraîner des déplacements d’emplois et une perte d’expertise humaine, ce qui peut avoir des répercussions socioéconomiques.

Hewlett Packard Enterprise propose deux solutions qui mettent les capacités des grands modèles de langage au service des entreprises :

Intelligence artificielle HPE : HPE propose une suite complète de solutions d’IA pour déployer des LLM avec les outils et services associés au sein des entreprises. Ces solutions permettent de réaliser des tâches telles que la compréhension du langage naturel, l’analyse de sentiments, et la traduction et la génération de texte, améliorant ainsi la compréhension des données, l’automatisation des tâches et les processus décisionnels.

Avec les offres de HPE, les entreprises peuvent exploiter les capacités des LLM, améliorer leur compétitivité et stimuler l’innovation dans divers domaines.

Voici comment les entreprises utilisent les LLM :

• Deep learning : Les LLM améliorent les capacités du deep learning pour les tâches de reconnaissance vocale et de reconnaissance d’images.
• Intelligence artificielle : Les LLM s’intègrent aux systèmes d’IA pour améliorer le traitement du langage, l’automatisation des tâches et la prise de décisions.
• Machine learning : Les LLM facilitent l’analyse de sentiments, la classification de textes et la récupération d’informations dans les applications de machine learning.
• Traitement du langage naturel (NLP) : Les LLM améliorent la traduction, le résumé de texte, l’analyse de sentiments et les agents conversationnels mis en œuvre dans les tâches de NLP.