LLM Open-Source : 3 LLM open-source à utiliser dans vos futurs projets de Machine Learning !

Dans le monde de la tech d'aujourd'hui, les Large Language Models (LLM) Open-Source jouent un rôle clé. 

Ils poussent l'innovation en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage automatique (machine learning). 

Un exemple frappant est ChatGPT. Il montre comment on peut interagir de manière naturelle avec la technologie, changeant ainsi notre quotidien numérique. 

Cet article va se pencher sur l'impact des LLM Open-Source. Nous allons voir comment ils aident à faire progresser l'apprentissage automatique en machine Learning et l'IA.

Que vous soyez un spécialiste de la Data Science ou simplement curieux, cet article explore des LLM Open-Source que vous devriez connaître !

Petit rappel : Qu’est-ce qu’un LLM ?

Et un LLM Open-Source du coup, qu’est ce que c’est ?

Un modèle de langage à grande échelle (LLM) est, en termes simples, un programme informatique avancé conçu pour comprendre et générer du langage humain de manière naturelle. 

Imaginez-le comme un livre très épais rempli de tout ce qui a été écrit : livres, articles, conversations en ligne, et plus encore. 

Ce livre n'est pas juste lu ; il apprend de tout ce contenu pour comprendre comment les mots et les phrases s'assemblent dans différentes langues.

Les LLM sont entraînés grâce à une technique appelée "apprentissage automatique" (donc en apprentissage non-supervisé), où ils analysent d'énormes quantités de texte. 

En faisant cela, ils apprennent à reconnaître des modèles (ou des pattern, c’est du Machine Learning) : comment poser une question, raconter une histoire, ou même faire une blague. 

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Ce qui rend les LLM spéciaux, c'est leur capacité à utiliser ce qu'ils ont appris, pour créer de nouveaux textes, qui semblent avoir été écrits par des humains. Ils peuvent répondre à des questions, écrire des articles.

Le terme "Open-Source" signifie que le code et les données utilisés pour créer le LLM sont accessibles à tous. 

Cela permet aux chercheurs, aux développeurs, aux entreprises et au grand public d'explorer, de modifier et d'améliorer le modèle Open-Source et leur réseau de neurones en fonction des retours qu'ils peuvent avoir du public !

C'est un peu comme une recette de cuisine partagée en ligne que tout le monde peut essayer et perfectionner à sa façon.

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Quelle différence avec un LLM Close-Source ?

Un LLM Open-Source, comme nous l'avons vu, est un livre ouvert.

Son code et les données d'entraînement sont accessibles à tous. 

Cela signifie que n'importe qui, que ce soit un chercheur, un développeur ou juste un passionné, peut explorer comment le modèle fonctionne, y apporter des modifications, ou l'utiliser pour créer de nouveaux projets. 

C'est cette transparence et cette accessibilité qui encouragent l'innovation et la collaboration dans la communauté scientifique et technologique.

À l'opposé, un LLM Close-Source est comme une boîte noire. L'entreprise ou l'organisation qui le crée garde son code et ses données sous clé. 

Seuls ceux qui ont un accès direct, souvent limité à l'entreprise elle-même, peuvent voir comment le modèle fonctionne, le modifier ou l'améliorer. 

Cela peut avoir des avantages, comme protéger la propriété intellectuelle ou assurer une qualité et une sécurité uniformes, mais cela limite aussi la collaboration externe et l'innovation ouverte.

La principale différence réside donc dans l’accessibilité et la transparence. 

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Pour quelles tâches utilise-t-on des LLM ?

Les modèles de langage à grande échelle (LLM) sont des outils polyvalents utilisés dans une variété de tâches liées au langage. Voici quelques exemples clés :

• Assistance virtuelle : Pour fournir des réponses contextuelles via des chatbots ou des assistants virtuels.
• Traduction automatique : Pour traduire des textes entre différentes langues.
• Génération de contenu : Pour créer des articles, du contenu pour les réseaux sociaux, de la poésie, ou des scripts.
• Résumé automatique : Pour condenser de longs documents en résumés concis.
• Analyse de sentiments : Pour évaluer les émotions exprimées dans les textes.
• Détection de plagiat : Pour identifier les similitudes et les cas de plagiat.
• Assistance à la rédaction : Pour améliorer l'orthographe, la grammaire et le style des textes.
• Interprétation de données : Pour transformer des données complexes en explications textuelles.

Ces exemples montrent comment les LLM facilitent et enrichissent notre interaction avec l'information et la communication numérique.

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3 LLM Open-Source à utiliser dans vos outils et process en 2024 :

Google Bert

BERT de Google est un modèle de langage Open-Source révolutionnaire qui a marqué un tournant dans le traitement du langage naturel. 

Son avantage principal réside dans sa capacité à comprendre le contexte des mots dans une phrase, permettant des performances impressionnantes sur diverses tâches de NLP. 

Cette compréhension contextuelle vient de sa méthode d'entraînement, qui utilise à la fois le contexte précédant et suivant un mot donné. 

Cependant, son inconvénient principal est sa complexité et ses exigences en ressources de calcul élevées pour l'entraînement et l'inférence, ce qui peut limiter son accessibilité pour des équipes avec des ressources limitées.

Cependant attention, Bert et son modèle Gemini ont récemment fait l'actualité car beaucoup de biais algorithmiques avaient étés corrigés de façon trop poussée, ce qui à engendré des générations de contenus totalement biaisés et en aucun cas réalistes.

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LLaMA 2

Alors que la plupart des acteurs majeurs dans le domaine des LLM préfèrent développer leurs modèles en interne, Meta se distingue en optant pour l'open-source avec la sortie de son modèle avancé, LLaMA 2, en juillet 2023. 

Ce modèle de texte génératif, pré-entraîné et affiné par apprentissage de renforcement à partir de retours humains (RLHF), possède entre 7 et 70 milliards de paramètres. 

Conçu pour la recherche et l'usage commercial, il peut servir de chatbot et s'adapter à diverses tâches de génération de langage naturel, y compris la programmation. 

Meta a également lancé deux versions personnalisées ouvertes, Llama Chat et Code Llama, marquant une étape importante sur le marché.

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Bloom avec Hugging Face

Lancé en 2022 après un projet collaboratif d'un an avec des bénévoles de plus de 70 pays et des chercheurs de Hugging Face, BLOOM est un LLM autorégressif formé pour poursuivre le texte à partir d'un prompt, utilisant d'énormes quantités de données textuelles et des ressources. 

Avec 176 milliards de paramètres, BLOOM se démarque comme l'un des LLM open-source les plus puissants, offrant du texte cohérent et précis dans 46 langues et 13 langages de programmation. 

La transparence est au cœur du projet BLOOM, accessible gratuitement via l'écosystème Hugging Face, permettant à tous d'accéder au code source et aux données d'entraînement pour les explorer et les améliorer.

Intégration des LLM : Connexion API ou intégration directe ('in vitro') dans le code ? Quels avantages selon la méthode ?

L'intégration des LLM dans des applications peut se faire de deux manières principales : via une connexion API ou par une intégration "in vitro" directement dans le code. 

La connexion API offre simplicité et flexibilité, permettant aux développeurs d'accéder aux fonctionnalités du LLM sans nécessiter d'importantes ressources de calcul sur leurs propres systèmes. 

Cela facilite les mises à jour et la maintenance. 

En revanche, l'intégration directe dans le code offre un contrôle total et une personnalisation plus poussée, mais nécessite plus de ressources et de compétences techniques, notamment pour la gestion des mises à jour et l'optimisation des performances. 

A noter également que tous les LLM n’ont pas forcément d’API. Donc il se peut que vous n’ayez pas réellement le choix.