Un modèle de langage étendu (LLM) est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui utilise l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux pour comprendre et imiter les mots écrits et parlés. Les LLM peuvent reconnaître, résumer et créer du texte et d'autres formes de contenu.
Pourquoi les grands modèles linguistiques sont-ils importants ?
Les LLM sont formés à l'aide de grandes quantités de données pour découvrir des modèles et des relations entre les mots et les phrases afin d'imiter l'intelligence humaine. La valeur dérivée du développement des LLM permet aux humains de se sentir naturellement confiants dans les conversations verbales et par chat avec les applications. Une compréhension approfondie du langage permet aux LLM d'effectuer des traductions presque sans erreur et de transformer des documents et des enregistrements vocaux.
Applications des grands modèles linguistiques
Vous trouverez ci-dessous des exemples de cas d'utilisation du LLM qui aident les entreprises aujourd'hui :
Chatbots
Les chatbots sont des interfaces utilisateur conversationnelles qui engagent les visiteurs du web et les clients à répondre à des demandes de service. Les chatbots sont utiles parce qu'ils offrent aux utilisateurs un accès instantané à un personnage qui comprend les problèmes courants des clients, peut leur fournir des solutions de contournement et des informations commerciales, et peut organiser des appels de suivi avec des agents humains. Les chatbots donnent l'impression que le vendeur est plus réactif et désireux d'aider, sans surcharger les agents avec des questions insignifiantes.
Génération de contenu
L'un des avantage des LLM pour la création de contenu est qu'ils rédigent des textes grammaticalement corrects pour les sites web, les blogs et les articles fondés sur la connaissance, ce qui réduit les efforts des rédacteurs humains qui revoient et éditent le contenu généré plutôt que de le rédiger à partir de zéro.
Traduction
La traduction de sites web et de catalogues d'une langue à l'autre prend du temps et est sujette à des erreurs. Les LLM facilitent cette tâche grâce à leur connaissance approfondie de la langue, de la syntaxe et de la structure.
réseaux sociaux Analyse
Une entreprise peut mieux comprendre comment les clients perçoivent leur marque et leurs produits, et évaluer leurs réactions à l'actualité. Les LLM peuvent analyser les flux des réseaux sociaux pour en extraire l'essentiel ou le sentiment et l'utiliser comme un retour d'information exploitable en vue d'un positionnement futur.
Résumé et transcription
Les LLM peuvent résumer des articles, des enregistrements web et des réunions audio pour créer des notes concises. Les points d'action peuvent être mis en évidence pour rendre les réunions de suivi plus productives.
Analyse de texte
Les LLM conversationnels peuvent être utilisés pour sonder le contenu d'un grand corpus de texte de manière interactive. Les sections pertinentes peuvent être extraites en fonction des questions posées.
Analyse du discours
Les LLM peuvent améliorer les interactions avec les machines grâce à la reconnaissance vocale. Par exemple, vous pouvez dire à votre thermostat intelligent que vous avez froid, ce qui incite le système de chauffage à augmenter la température. Cela est possible parce que le LLM comprend le contexte de votre déclaration.
apprentissage a Large Language Model
Les étapes suivantes sont nécessaires pour entraîner un LLM :
Collecte des données
Un LLM peut être amélioré à l'aide d'un grand volume de données pertinentes afin d'apprendre le lexique du domaine d'activité qu'il soutiendra.
Prétraitement
Les données collectées doivent être prétraitées pour faciliter la recherche en délimitant les mots-clés, en améliorant le formatage et en filtrant les données sans rapport qui pourraient induire le LLM en erreur.
Choix d'une architecture
Une architecture doit être sélectionnée. Il peut s'agir d'une série de transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT), de représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs (BERT), de PalM, de Large Language Model Meta AI (LLaMA) ou de Falcon.
Préformation
L'objectif de la préformation est de permettre au LLM de comprendre l'usage de la langue dans un domaine spécifique afin que le client se sente en confiance lorsqu'il interagit avec un robot de service.
Accorder
Pour optimiser le modèle, l'apprentissage supervisé est utile pour s'assurer que les meilleures réponses sont marquées ou étiquetées.
Les avantages de l'utilisation de grands modèles linguistiques
L'utilisation du LLM présente de nombreux avantages pour une entreprise ou un service public :
- Productivité accrue : Il y a tellement de textes et de vidéos à rechercher pour que les entreprises s'informent sur leur marché et sur la manière dont elles sont perçues que les masters en droit constituent le moyen le plus productif de suivre les tendances du marché.
- Amélioration du service à la clientèle : Les clients utilisent les chatbots lorsqu'ils les considèrent comme réactifs et utiles.
- Protection de la réputation : Les collectivités locales et les entreprises doivent comprendre comment elles sont perçues par le public et les clients. Les LLM peuvent analyser les réseaux sociaux et les enquêtes pour résumer les réactions aux actions de politique, de sensibilisation et de relations publiques.
Comment la plateforme de données Actian peut vous aider
La plateforme de données Actian facilite l'automatisation du prétraitement des données dans le cadre de votre flux de travail d'apprentissage LLM grâce à ses capacités d'intégration de données intégrées. Les entreprises peuvent prétraiter de manière proactive leurs données opérationnelles et leurs réseaux sociaux afin d'être toujours prêtes à l'analyse grâce à l'automatisation du pipeline.
