Que sont les grands modèles de langage (LLM) ?

Les grands modèles de langage (LLM, large language model) sont un type d' intelligence artificielle (IA) capable de comprendre le langage humain et de générer du contenu textuel. Si vous avez déjà discuté avec un modèle d'IA comme ChatGPT ou Gemini de Google, alors vous avez interagi avec un LLM.

Au-delà des simples conversations avec une IA, les entreprises déploient les LLM pour automatiser leurs flux de travail, accélérer la prise de décision et innover dans de nombreux secteurs. Nous allons étudier la définition des LLM pour montrer comment cette technologie rationalise vos opérations commerciales.

Définition des LLM

Un grand modèle de langage utilise des techniques d'apprentissage profond pour comprendre et générer du texte qui imite le langage humain. Les LLM s'appuient sur des modèles de transformateur, un type de réseau neuronal entraîné sur de grands ensembles de données pour apprendre les schémas linguistiques, le contexte, la syntaxe et le sens. Par exemple, si vous demandez à une IA de résumer un pitch, le LLM reconnaîtra que « pitch », dans ce contexte, signifie une présentation commerciale, et non un lancer au baseball.

Dans la définition de LLM, le terme « grand » (large) fait référence à l'immense nombre de paramètres (souvent en milliards, voire en milliers de milliards) que le modèle utilise pour produire un texte cohérent dans différents contextes. Vous pouvez mettre en œuvre l'IA basée sur LLM dans la découverte de contenu, la génération de texte, etc.

Types de LLM

Les grands modèles de langage varient selon leur objectif, leur conception et leurs méthodes d'entraînement. Bien qu'il n'y ait pasde classification stricte, les types courants de LLM incluent les suivants :

• Les modèles à usage général sont des LLM polyvalents qui ne se spécialisent dans aucune tâche spécifique, mais prennent en charge un large éventail de fonctions textuelles, telles que la traduction linguistique, la synthèse de contenu par IA et la récupération de documents.
• Les modèles affinés avec précision sont à l'origine des modèles à usage général et sont affinés par des développeurs pour exécuter des fonctions spécifiques, telles que l'assistance au service client.
• Les modèles zero-shot effectuent des tâches sans avoir besoin d'exemples spécifiques dans leurs données d'entraînement.
• Les modèles multimodaux intègrent non seulement du texte, mais aussi des images, du son et de la vidéo, ce qui permet de décrire une image ou d'analyser un clip vidéo.
• Les modèles de représentation linguistique sont généralement utilisés pour comprendre le contexte et la signification dans l'analyse des données; en identifiant les relations entre les mots.

Comparaison entre les LLM, l'intelligence artificielle générative et la RAG : quelle est la différence ?

Pour résumer, il n'y a pas de concurrence entre ces termes, car ils relèvent tous de la technologie d'IA. L' IA générative (GenAI) est une vaste catégorie qui inclut toute technologie d'IA qui crée du contenu, qu'il s'agisse de texte, d'images ou de musique, tandis que les LLM sont un type spécifique de GenAI axé sur la génération de texte.

La génération augmentée de récupération (RAG) associe la puissance des LLM à la récupération de contenu, améliorant ainsi la précision et la pertinence de vos requêtes. Par exemple, lorsque vous utilisez une solution d'Intelligent Content Management pour créer, organiser et stocker vos données dans le cloud, chaque technologie joue un rôle différent.

• La GenAI vous permet de créer du contenu, tel que des e-mails, des agendas de réunion et des textes marketing.
• La RAG vous permet de poser des questions sur des documents stockés dans votre espace de stockage de données cloud et de récupérer des fichiers spécifiques, fournissant ainsi des informations plus contextuelles et à jour basées sur votre contenu, plutôt que de se limiter aux seules données d'entraînement des LLM.
• Les LLM rendent ces actions possibles en traitant, en interprétant et en générant le contenu.

Avantages principaux des LLM pour les entreprises

Des entreprises utilisent des grands modèles de langage pour optimiser leurs opérations et obtenir un avantage concurrentiel, de la création de contenu à l'expansion des stratégies d'IA d'entreprise. Selon Grand View Research, la taille du marché mondial des LLM a été estimée à 4,35 milliards de dollars en 2023 et devrait croître à un taux annuel moyen de 35,9 % entre 2024 et 2030.

Découvrez les principaux avantages des LLM pour vos opérations.

• Amélioration de la découverte et de la recherche de contenu : Les LLM et la RAG vous permettent de trouver rapidement des informations en posant des questions en langage naturel. Cette fonctionnalité est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec de grandes quantités de données, et des contrats ou des rapports complexes, car elle permet à vos équipes de gagner du temps en évitant de devoir rechercher manuellement des informations spécifiques dans des documents.
• Meilleure utilisation des données non structurées : Selon une étude de PwC, 70 % des PDG à l'échelle mondiale déclarent que la GenAI va considérablement modifier la façon dont leurs entreprises créent, fournissent et capturent de la valeur au cours des trois prochaines années. La valeur des LLM provient de la capacité à comprendre et à fournir des informations à partir du contenu. En exploitant les données non structurées, vous améliorez les stratégies de votre entreprise et offrez des expériences client plus percutantes.
• Automatisation améliorée des tâches : Une enquête Predibase révèle que 58 % des entreprises ont adopté les LLM, tandis que 35 % ont déclaré que leur principal exemple d'utilisation implique des fonctionnalités de GenAI, telles que la génération de contenu et la synthèse. L'automatisation réduit le besoin d'efforts manuels lors de la rédaction d'un message pour un client ou de la révision du contenu, par exemple.

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Les meilleurs cas d'utilisation de LLM pour les entreprises

Outre la création de contenu, à quoi servent les LLM ? De la recherche avancée aux questions et réponses dans les documents, les entreprises élargissent leur façon d'utiliser cette technologie pour obtenir rapidement des résultats. Selon un livre blanc ESG parrainé par Box, 72 % des entreprises ayant adopté l'IA ont constaté de la valeur liée à leurs initiatives en moins de trois mois, et 11 % ont obtenu des bénéfices immédiats.

Passons en revue quelques exemples de LLM que vous pourriez mettre en œuvre dans votre organisation.

Comment fonctionnent les grands modèles de langage dans la gestion de contenu ?

La gestion du cycle de vie de vos données implique la création, l'organisation et le stockage de contenu pour tirer le meilleur parti de leur valeur. Selon une étude mondiale menée par Deloitte, 75 % des entreprises ont augmenté leurs investissements technologiques en matière de gestion du cycle de vie des données grâce à la GenAI, en utilisant les fonctionnalités des LLM dans de nombreuses utilisations.

Pour comprendre comment ce processus fonctionne dans la gestion de contenu, observez comment une solution cloud avancée intègre les LLM dans l'IA.

1. Entraînement avec des ensembles de données volumineux

L'un des aspects essentiels de la modélisation des grands modèles de langage consiste à entraîner les systèmes à partir de quantités massives de données textuelles provenant de sites Web, d'articles et d'autres formes de contenu écrit. Ces données permettent aux modèles de capturer des nuances telles que le ton et le sentiment. Le processus d'entraînement expose le LLM à des séquences de mots et de phrases, lui permettant d'apprendre comment les mots sont susceptibles de se suivre.

2. Requête de l'utilisateur

Vous saisissez une requête ou une demande pour demander à un LLM de répondre à une question ou de récupérer un document. La clarté et le contexte de la requête déterminent la manière dont le modèle traite l'entrée.

3. Transmission de données

Une fois la requête envoyée, le système transmet les données saisies au LLM pour qu'il les traite. Dans les solutions avancées de gestion de contenu dans le cloud, cette étape implique l'envoi de la question d'origine et des informations les plus pertinentes à un LLM à partir d'un fournisseur externe, en chiffrant les informations pour garantir une transmission sécurisée.

4. Traitement des données

Le LLM traite ensuite la requête en analysant sa structure linguistique. En fonction de sa compréhension du contexte, le LLM identifie les informations pertinentes pour fournir une réponse. Dans cette étape, le fournisseur d'IA s'appuie uniquement sur sa propre mémoire, sans utiliser de sources de données externes.

5. Livraison de la réponse

Ensuite, le système d'IA développe la réponse à votre requête, en ajoutant souvent des citations pour identifier les sources des informations, ce qui permet de vérifier l'exactitude de la réponse. Vous pouvez également récupérer un résumé de document ou une liste de fichiers pertinents.

6. Apprentissage et amélioration continus

À mesure que de plus en plus d'utilisateurs interagissent avec le système et alimentent le modèle avec des volumes croissants d'informations, le LLM continue de s'améliorer au fil du temps. Ce processus d'apprentissage permet au modèle d'affiner ses réponses et de s'adapter aux nouveaux types de requêtes, de contenu et de comportements des utilisateurs. Par exemple, il peut affiner son étiquetage en fonction du jargon propre à votre secteur ou ajuster les suggestions de contenu selon vos préférences.

Suivez ces bonnes pratiques pour obtenir des résultats plus précis du LLM au fil du temps.

Utilisez les métadonnées pour améliorer le contexte et la pertinence des données

L'une des stratégies clés de création de contenu intelligent reposant sur l'IA consiste à intégrer des métadonnées solides pour améliorer sa capacité de recherche. La gestion des métadonnées permet à l'IA de fournir des réponses plus précises en définissant les attributs de votre contenu, y compris les mots-clés, les catégories et les descriptions.

Découvrez les bonnes pratiques de gestion des métadonnées pour optimiser le cycle de vie de votre contenu.

Intégrez la RAG pour éviter les hallucinations des LLM

Une hallucination de LLM se produit lorsqu'un modèle génère des informations fausses ou invente des réponses qui n'existent pas. N'oubliez pas que le LLM ne « connaît » pas les informations ; il crée des réponses basées sur les modèles appris au cours de la formation. Même si le résultat semble convaincant, le modèle peut donner une réponse qui n'est pas étayée par des données ou des faits réels.

Pour éviter ce problème, intégrez des techniques telles que la RAG, qui aident le modèle à vérifier les faits en récupérant les données de vos rapports, règles, manuels et documentation de projet. De cette façon, le LLM fournit des réponses plus précises, réduisant ainsi les risques d'erreurs.

Intégrez les LLM et l'intelligence artificielle à vos flux de travail de contenu grâce à Box AI

Box a intégré des grands modèles de langage sophistiqués à sa plate-forme de contenu intelligente et sécurisée. Grâce à l' Intelligent Content Management, vous pouvez tirer parti de la création de documents, du stockage, de la collaboration, de l'automatisation des flux de travail et des fonctionnalités de sécurité Zero Trust pour assurer la protection et la conformité de vos informations.

Nous avons créé Box AI pour vous aider à tirer le meilleur parti de votre contenu non structuré. Box AI vous permet de rédiger des documents, de résumer des informations et d'obtenir des réponses à vos questions en quelques secondes. Nos intégrations vous permettent de connecter du contenu à plus de 1 500 applications, ce qui vous offre un emplacement sécurisé pour modifier et stocker vos informations les plus importantes.

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Remarque : Les informations fournies dans le présent article sont fournies à titre d'information uniquement et ne doivent pas être considérées comme des conseils juridiques ni être utilisées pour prendre des décisions juridiques ou de conformité. Le contenu de cet article n'est pas destiné à créer une relation avocat-client, et les lecteurs doivent consulter un avocat qualifié ou un professionnel de la conformité pour obtenir des conseils juridiques ou de conformité spécifiques adaptés à leur situation personnelle.