Lexique simplifié des termes liés aux modèles LLM

Les modèles de langage étendus (LLM) sont au cœur des avancées actuelles en intelligence artificielle. Cependant, leur utilisation peut sembler complexe à cause du jargon technique souvent employé. Ce lexique simplifié a pour objectif de démystifier les principaux termes liés aux modèles LLM pour aider les utilisateurs à mieux comprendre et manipuler ces outils puissants.

Comprendre ces concepts peut être bénéfique dans plusieurs situations :

• Utilisation quotidienne : Si vous interagissez avec des IA via des plateformes comme ChatGPT, ces notions peuvent vous aider à formuler des requêtes ou exploiter pleinement le potentiel de cet outil.
• Mise en place d’un LLM local : Installer et configurer un modèle sur votre propre machine requiert une compréhension de base des termes comme les quants, la fenêtre contextuelle ou les types de fichiers.
• Optimisation : Les développeurs ou utilisateurs avancés peuvent ajuster les préréglages et les paramètres pour des performances optimales.
• Choix d’un modèle : Comprendre la taille, les paramètres ou les limitations d’un LLM vous aide à sélectionner celui qui correspond le mieux à vos besoins, que ce soit pour des tâches simples ou des applications avancées.

Cadre d’utilisation des LLM

Les LLM peuvent être utilisés dans de nombreux contextes :

• Tests et prototypages : Pour évaluer les modèles dans des scénarios particuliers avant une intégration élargie.
• Génération de texte : Applications comme les chatbots, les résumés automatiques ou la rédaction d’articles.
• Traitement d’images et vidéos : Bien que les LLM soient principalement textuels, certains modèles comme DALL-E et Stable Diffusion combinent LLM et traitement d’images.
• Applications créatives : Par exemple, la rédaction de scénarios, la composition musicale ou encore l’amélioration d’idées.

Exemples de LLM populaires

• GPT-4 (OpenAI) : Reconnue pour sa compréhension approfondie et sa génération de texte de haute qualité.
• Llama 2 (Meta) : Open source et adapté pour les applications locales.
• BERT (Google) : Optimisé pour la compréhension contextuelle et les tâches de classification.
• Claude (Anthropic) : Conçu pour offrir des réponses respectueuses et sûres.

Contexte

Dans le cadre des modèles de langage, le contexte fait référence à la quantité d’informations qu’un modèle peut traiter simultanément. Cela inclut deux concepts clés :

• Token : Les modèles ne lisent pas le texte directement comme les humains. Ils le découpent en éléments appelés tokens (des mots, parties de mots ou symboles). En savoir plus sur les tokens.
• Fenêtre contextuelle : C’est la capacité maximale d’un modèle à traiter des tokens en une seule fois. Par exemple, Llama 2 peut gérer jusqu’à 4096 tokens, ce qui permet de manipuler des dialogues ou documents complexes. Découvrez plus sur la fenêtre contextuelle.

Un modèle LLM est constitué de milliards de paramètres, représentant les connexions entre les neurones artificiels. Ces paramètres déterminent la capacité du modèle à répondre de manière intelligente.

Pour aller plus loin : Que faire lorsque la fenêtre contextuelle d’une IA est insuffisante ?

Quantification (Quants)

La quantification est une technique essentielle pour réduire la taille des modèles LLM sans trop altérer leur performance. Elle consiste à compresser les données en représentant les paramètres avec moins de bits, ce qui diminue la consommation de ressources.

Par exemple, un modèle en q4 (4 bits par paramètre) sera plus léger qu’un modèle en q8 (8 bits par paramètre). Cependant, cette compression peut impacter l’exactitude des réponses du modèle. Les utilisateurs doivent trouver un équilibre entre économie de ressources et qualité des résultats en fonction de leurs besoins spécifiques.

Taille du modèle

La taille d’un modèle dépend du nombre de paramètres qu’il contient. Ces paramètres sont exprimés en milliards (« b »). Voici quelques repères :

• 3b à 7b : Ces modèles sont compacts, idéaux pour des machines avec peu de ressources (moins de 16 Go de RAM). Ils offrent une compréhension limitée, toutefois lorsqu’ils sont spécialisés, ils peuvent être très pertinents.
• 13b à 30b : Adaptés pour des systèmes intermédiaires, ils offrent une meilleure qualité et conviennent pour des tâches plus complexes.
• 65b à 70b : Conçus pour des performances optimales, ces modèles nécessitent un matériel avancé (GPUs puissants) et conviennent aux besoins industriels ou de recherche.

En pratique, le choix de la taille du modèle dépend de l’équilibre recherché entre performance et contraintes matérielles. Les outils de quantification permettent souvent d’adapter ces tailles pour répondre aux limites du matériel disponible.

Types de fichiers (GGML, GGUF, GPTQ)

Les formats de fichiers déterminent comment les modèles sont exécutés sur différents matériels. Par exemple :

• GGML/GGUF : Compatibles avec des systèmes hybrides (CPU et GPU).
• GPTQ : Optimisés pour les GPU uniquement, offrant des performances accrues.

Inférence

L’inférence désigne le processus par lequel un modèle LLM génère des réponses à partir d’une requête utilisateur. Cela implique plusieurs étapes :

1. Analyse de la requête : Le texte est converti en tokens compréhensibles par le modèle.
2. Traitement : Le modèle utilise ses paramètres pour calculer la meilleure réponse possible.
3. Restitution : Les tokens sont réassemblés en une réponse textuelle compréhensible pour l’utilisateur.

Ce processus dépend fortement des ressources matérielles disponibles (processeur, mémoire, GPU) et des optimisations appliquées. Une bonne inférence repose sur un équilibre entre vitesse et précision pour offrir des réponses pertinentes et rapides.

Préréglages (Presets)

Les préréglages sont des configurations prédéfinies qui optimisent le comportement des modèles pour différentes tâches. Voici les paramètres clés :

• Température : Détermine le niveau de créativité des réponses. Une température basse (ex. 0.2) produit des réponses précises et cohérentes, tandis qu’une température élevée (ex. 0.8) favorise des réponses plus diversifiées.
• Top_K : Limite le nombre d’options possibles à considérer pour chaque prédiction. Un Top_K bas rend le modèle plus conservateur, tandis qu’une valeur élevée augmente la variété des réponses.
• Top_P (ou Nucleus Sampling) : Contrôle la probabilité cumulée des réponses potentielles. Ce paramètre permet de maintenir un équilibre entre créativité et cohérence.

Ces préréglages permettent de personnaliser l’expérience utilisateur et d’adapter le modèle à des besoins précis, qu’il s’agisse de création de contenu, d’analyse ou de prise de décision.

Conclusion

Ce lexique offre une base pour comprendre les concepts clés liés aux modèles LLM. Une bonne compréhension de ces termes est essentielle pour tirer le meilleur parti de ces technologies. En explorant ces concepts, vous serez mieux équipé pour utiliser, choisir, installer ou configurer les modèles qui répondent à vos besoins.

A lire également : Comment les infrastructures IA influencent-elles la défense nationale et la cybersécurité ?

---

Si vous appréciez nos articles, ne manquez les prochains en vous abonnant à Cosmo Games sur Google News, vous pouvez également nous suivre sur X (ex Twitter). N'hésitez pas à partager vos réactions, commentaires ou remarques dans les commentaires, afin d'enrichir le contenu, de mieux vous comprendre et intégrer les différents points de vue. Un partage sur les réseaux sociaux nous aide également beaucoup, merci pour votre soutien !