LLM AI Academy

Les LLM (IA Génératives, CHatGPT, Dall-e....) sont des outils puissants mais avec des limitations intrinsèques et ne doivent pas être perçus comme des menaces existentielles pour l'humanité ou l'emploi. Petite explication du fonctionnement d'un modèle de langage (LLM) à partir de six points principaux ci dessous. Prévision du mot suivant : Les LLM déterminent le mot qui complète logiquement une phrase en analysant les modèles de langage. Un tableau géant répertoriant chaque combinaison de mots serait impraticable à cause de la taille nécessaire. Réduction de la taille du modèle : Pour rendre le modèle plus efficace en termes de mémoire, on utilise des réseaux de neurones au lieu de grandes tables de données. Ces réseaux sont entraînés pour fournir des réponses satisfaisantes tout en étant plus petits et plus performants. Analogies culinaires : L'apprentissage des réseaux de neurones est comparé à la création de recettes. Plutôt que d'utiliser une liste exhaustive d'ingrédients (comme une grande table de données), on ajuste progressivement les ingrédients pour obtenir le résultat souhaité, comme dans l'apprentissage supervisé. Sophistication du modèle : ChatGPT utilise des réseaux de neurones et ajoute de l'aléa (via le paramètre de "température") pour générer des textes variés. Le mécanisme d'attention aide le modèle à se concentrer sur les mots les plus pertinents pour comprendre le contexte et le sens des phrases. Limitations et réalisme : Les LLM, bien qu'impressionnants, ne comprennent pas les textes comme les humains. Ils produisent des réponses basées sur des probabilités sans véritable compréhension sémantique, pouvant entraîner des erreurs (hallucinations). Ils ne peuvent pas effectuer certains types de raisonnement humain, comme utiliser l'expérience personnelle, jugements moraux, raisonnement intuitif ou pratique. Impact sur l'humanité et l'emploi : Les LLM ne menacent pas l'humanité car ils ne peuvent ni penser ni contrôler des systèmes. Les estimations sérieuses indiquent un impact limité sur la productivité et l'emploi, loin des scénarios alarmistes souvent évoqués. Les promesses exagérées autour de l'IA générative sont typiques de la "courbe du hype".

Les modèles de langage étendu (LLM) permettent de développer des applications innovantes. Cet article de Vivedha Elango explore les différents niveaux d'applications LLM et leurs capacités : Niveau 1 : Bot de Q&A - Les débutants peuvent créer des bots de questions-réponses pour des requêtes simples comme des FAQ. Niveau 2 : Chatbot - Les chatbots, plus avancés, prennent en compte l'historique des conversations pour des réponses plus naturelles, utilisés dans le support client et les outils éducatifs. Niveau 3 : Génération augmentée par la récupération (RAG) - Cette technologie utilise des sources de données externes pour des réponses plus précises et contextuelles, adaptée aux entreprises nécessitant des informations à jour. Niveau 4 : Systèmes multi-agents - Plusieurs agents collaborent pour automatiser des tâches complexes, idéals pour les solutions d'entreprise et le support client personnalisé. Niveau 5 : Système d'exploitation LLM (LLM OS) - Le futur envisage un LLM comme cœur d'un système d'exploitation, intégrant mémoire à court et long terme, architecture multi-agent et connectivité internet, révolutionnant les interactions numériques. Alors, bien que les bots de Q&A et les chatbots soient utiles, le potentiel réside dans l'exploration des systèmes RAG et multi-agents, avec le LLM OS représentant la prochaine frontière technologique.