Comprendre les modèles de langage (LLM) : lexique simplifié

Les modèles de langage étendus (LLM), aussi appelés systèmes de langage, sont au cœur des avancées en intelligence artificielle. Toutefois, leur utilisation peut sembler complexe en raison du jargon technique.

Ce lexique vise à clarifier les principaux concepts liés aux modèles LLM afin d’aider les utilisateurs à mieux comprendre et exploiter ces outils puissants.

Les usages des LLM

Les modèles de langage étendus peuvent être utiles dans divers contextes :

• Utilisation quotidienne : Si vous interagissez avec des IA comme ChatGPT, comprendre ces notions peut vous aider à optimiser vos requêtes et à mieux exploiter les capacités du modèle.
• Installation locale : Mettre en place un LLM sur votre propre machine nécessite une connaissance des concepts comme la quantification, la fenêtre contextuelle et les types de fichiers.
• Optimisation des performances : Les développeurs et utilisateurs avancés peuvent ajuster les préréglages, aussi appelés configurations ou paramètres prédéfinis, pour améliorer la vitesse et la qualité des réponses.

Choisir le bon modèle : Comprendre la taille du modèle, aussi appelée dimensions ou volume, ainsi que ses paramètres (connexions, variables) permet de sélectionner celui qui correspond le mieux à vos besoins. Si vous interagissez avec des IA comme ChatGPT, comprendre ces notions peut vous aider à optimiser vos requêtes et à mieux exploiter les capacités du modèle.

Cadres d’utilisation des LLM

Les modèles de langage sont employés dans divers domaines :

• Tests et prototypages : Évaluer un modèle avant une intégration complète.
• Génération de texte : Chatbots, résumés automatiques, rédaction assistée.
• Traitement d’images et vidéos : Associé à des modèles comme DALL-E ou Stable Diffusion.
• Applications créatives : Rédaction de scénarios, composition musicale, brainstorming.

Exemples de LLM populaires

• DeepSeek (DeepSeek AI) : Un modèle open source conçu pour offrir des performances avancées et une alternative aux solutions propriétaires.
• GPT-4 (OpenAI) : Performant pour la compréhension et la génération de texte.
• Llama (Meta) : Open source et optimisé pour une utilisation locale.
• Gemini (Google) : Conçu pour une meilleure compréhension du contexte (historique, informations simultanées).
• Claude (Anthropic) : Orienté vers des réponses sûres et respectueuses.

Pour aller plus loin : Comment choisir le bon LLM pour ses besoins ?

Comprendre les concepts clés

Token et fenêtre contextuelle

• Token : Les modèles ne lisent pas le texte directement comme les humains. Ils le découpent en tokens, qui peuvent être des mots, parties de mots ou symboles. En savoir plus sur les tokens.
• Fenêtre contextuelle : Correspond au nombre maximal de tokens qu’un modèle peut traiter en une seule fois (ex. Llama 2 peut gérer entre 4096 et 32000 tokens selon la version). Découvrez plus sur la fenêtre contextuelle.

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

Taille et paramètres d’un modèle

Un modèle LLM est composé de milliards de paramètres qui influencent ses performances.

• 3b à 7b : Modèles compacts adaptés aux PC avec peu de ressources (16 Go de RAM, GPU optionnel, CPU performant recommandé comme Ryzen 7 ou Intel i7).
• 13b à 30b : Modèles intermédiaires nécessitant une carte graphique dédiée (ex. RTX 3090, RTX 4090) avec au moins 24 Go de VRAM et 32 Go de RAM.
• 65b à 70b : Modèles très performants, demandant plusieurs GPUs avancés (ex. A100, H100) et au moins 128 Go de RAM, souvent utilisés en recherche et en entreprise.

Quantification (Quants)

La quantification, aussi appelée compression ou réduction de taille, permet de diminuer l’espace mémoire occupé par un modèle en réduisant la précision des calculs.

• q4 (4 bits par paramètre) : Modèle plus léger mais légèrement moins précis.
• q8 (8 bits par paramètre) : Meilleure précision mais plus gourmand en ressources., aussi appelée compression ou réduction de taille, permet de diminuer l’espace mémoire occupé par un modèle en réduisant la précision des calculs :

Voici quelques configurations typiques adaptées à différentes quantifications :

• Modèle 7B – q4 : Fonctionne sur un PC avec 16 Go de RAM et une carte graphique NVIDIA RTX 3060 (12 Go VRAM).
• Modèle 13B – q4 : Recommandé pour un PC avec 32 Go de RAM et une RTX 3090 (24 Go VRAM).
• Modèle 30B – q4 : Exige un minimum de 64 Go de RAM et une RTX 4090 (24 Go VRAM) pour une exécution fluide.
• Modèle 65B – q4 : Nécessite un système multi-GPU avec au moins deux RTX 4090 ou des GPUs de centre de données comme A100 (80 Go VRAM).

Types de fichiers pour les LLM

Les types de fichiers, aussi appelés formats ou catégories de fichiers, déterminent comment les modèles sont exécutés sur différents matériels :

• GGML/GGUF : Compatibles avec des systèmes hybrides (CPU + GPU).
• GPTQ : Optimisés pour une exécution rapide sur GPU uniquement.

L’inférence : comment un LLM génère des réponses

L’inférence, aussi appelée génération ou traitement, désigne le processus par lequel un modèle produit une réponse. Ce processus comprend :

1. Analyse de la requête : Le texte est transformé en tokens.
2. Traitement : Le modèle calcule une réponse en fonction de ses paramètres.
3. Restitution : Les tokens sont convertis en texte compréhensible.

L’inférence dépend fortement des ressources matérielles (CPU, GPU, mémoire). Pour optimiser la rapidité et la précision, des outils comme ONNX, TensorRT et l’optimisation CUDA peuvent être utilisés.

Préréglages et personnalisation

Les modèles peuvent être configurés avec divers préréglages pour ajuster leur comportement :

• Température : Contrôle la créativité des réponses (0.2 = précis, 0.8 = plus varié).
• Top_K : Détermine le nombre d’options considérées à chaque génération.
• Top_P (Nucleus Sampling) : Sélectionne les tokens les plus pertinents en fonction d’une probabilité cumulative.

Le Fine-Tuning : personnaliser un modèle

Le Fine-Tuning, aussi appelé réentraînement ou spécialisation, consiste à réentraîner un modèle existant sur un jeu de données spécifique afin d’améliorer ses performances sur un domaine précis (ex. droit, médecine, finance).

Exemple : un modèle généraliste peut être affiné avec des contrats juridiques pour améliorer sa compréhension des termes légaux. Les outils comme LoRA et QLoRA permettent de réduire la consommation mémoire tout en optimisant l’entraînement. Pour aller plus plus loin, consultez notre page sur le Fine-Tune pour les débutants.

Conclusion

Ce lexique offre une base pour comprendre les modèles de langage étendus. Une bonne maîtrise de ces concepts permet de choisir, utiliser et optimiser un LLM selon ses besoins. En approfondissant ces notions, il devient plus facile d’exploiter ces technologies de manière efficace.

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

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