Intelligence Artificielle : explication des différents modèles de langages LLM SLM

Les modèles de langage large (LLM) et les modèles de langage petit (SLM) sont deux catégories de modèles utilisés dans le traitement du langage naturel (NLP). Voici une exploration approfondie de ces concepts, accompagnée d'exemples et de ressources pour mieux comprendre leur sélection et leur utilisation.

Large Language Models (LLMs)

Qu'est-ce qu'un LLM ?

Un modèle de "langage large" (LLM) est un modèle d'apprentissage automatique de grande taille, entraîné sur d'énormes ensembles de données textuelles pour effectuer diverses tâches de NLP, telles que la génération de texte, la traduction, la synthèse, et bien plus encore. Ces modèles sont caractérisés par un nombre élevé de paramètres, souvent en milliards, ce qui leur permet de capturer des relations complexes dans le langage.

Exemples de LLMs

1. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)
   - Capacité : 175 milliards de paramètres.
   - Utilisation : Génération de texte, réponse aux questions, traduction, création de contenu, etc.
   - Ressources : Disponible via OpenAI API.

2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
   - Capacité : Environ 340 millions de paramètres.
   - Utilisation : Tâches de classification de texte, réponse aux questions, et autres tâches de compréhension du langage.
   - Ressources : Disponible sur Hugging Face.

3. T5 (Text-To-Text Transfer Transformer)
   - Capacité : Jusqu'à 11 milliards de paramètres pour la version T5-11B.
   - Utilisation : Traduction, synthèse, classification, etc.
   - Ressources : Disponible sur Hugging Face.

Small Language Models (SLMs)

Qu'est-ce qu'un SLM ?

Un modèle de "langage petit" (SLM) est un modèle de NLP avec un nombre relativement restreint de paramètres par rapport aux LLMs. Ils sont conçus pour être légers, rapides et plus faciles à déployer sur des appareils avec des ressources limitées. Ils peuvent être ajustés et personnalisés pour des tâches spécifiques avec moins de données et moins de puissance de calcul.

Exemples de SLMs

1. DistilBERT
   - Capacité : Environ 66 millions de paramètres, soit 40% de moins que BERT.
   - Utilisation : Tâches de compréhension du langage avec des ressources limitées.
   - Ressources : Disponible sur Hugging Face.

2. TinyBERT
   - Capacité : Encore plus petit que DistilBERT, optimisé pour les appareils mobiles.
   - Utilisation : Applications mobiles, IoT, où les ressources sont limitées.
   - Ressources : Disponible sur Hugging Face.

3. ALBERT (A Lite BERT)
   - Capacité : Moins de paramètres que BERT, mais avec des techniques d'optimisation pour maintenir la performance.
   - Utilisation : Tâches NLP avec des ressources moindres sans sacrifier la performance.
   - Ressources : Disponible sur Hugging Face.

Sélection et formation des modèles

Sélection du Modèle

Pour sélectionner un modèle adapté à votre objectif, il est crucial de comprendre ses capacités, ses limitations et ses défis potentiels en matière de sécurité. Voici quelques étapes et ressources pour vous aider dans cette sélection :

1. Hugging Face
   - Un hub avec plus de 10 000 modèles ML pré-entraînés pour le NLP.
   - Utilisé pour des tâches comme la classification de texte, la réponse aux questions, la traduction, etc.   Hugging Face Models

2. ONNX Model Zoo
   - Collection de modèles ML pré-entraînés au format ONNX pour diverses tâches. ONNX Model Zoo

3. Qualcomm AI Hub
   - Accès à des modèles et outils ML optimisés pour les appareils Qualcomm Snapdragon. Qualcomm AI Hub

4. PyTorch Hub
   - Référentiel de modèles pré-entraînés pour faciliter la reproductibilité de la recherche. PyTorch Hub

5. TensorFlow Hub
   - Référentiel de modèles ML pré-entraînés pour TensorFlow. TensorFlow Hub

Formation et ajustement

1. AI Toolkit for VS Code
   - Extension pour Visual Studio Code permettant de télécharger et d'exécuter localement des modèles IA. AI Toolkit for VS Code

2. Olive
   - Outil d’optimisation de modèles pour convertir des modèles ML en ONNX. Microsoft Olive

Utilisation et Déploiement des Modèles

Formats et API

1. ONNX
   - Format standard pour représenter et échanger des modèles ML sur différentes plateformes.
   - Utilisation avec ONNX Runtime pour charger et exécuter les modèles dans des applications Windows.

2. PyTorch
   - Framework de deep learning avec une interface Python et C++.
   - Utilisation avec TorchSharp et LibTorch pour les applications Windows et web.

3. TensorFlow
   - Infrastructure de deep learning pour créer et déployer des modèles ML.

4. WebNN API
   - Standard Web pour l'accélération matérielle des réseaux neuronaux dans les navigateurs.

Déploiement et Optimisation

- Galerie d’exemples d’IA sur Windows
  - Exemples et tutoriels pour utiliser des modèles ONNX et PyTorch dans des applications Windows.
  - Galerie d’exemples d’IA sur Windows

Conclusion

Les Large Language Models (LLMs) et Small Language Models (SLMs) offrent des solutions puissantes pour diverses applications NLP. En sélectionnant judicieusement le modèle adapté à vos besoins et en utilisant les ressources et outils disponibles, vous pouvez maximiser l'efficacité et la performance de vos projets. Que vous travailliez sur des applications nécessitant des modèles robustes comme GPT-3 ou sur des dispositifs contraints par les ressources utilisant DistilBERT, il existe des options et des outils pour répondre à chaque besoin spécifique.