Grands ou petits modèles linguistiques ? Quel est le choix idéal

L’évolution rapide du domaine du traitement du langage naturel est visible dans les discussions autour des types de modèles de langage, c’est-à-dire entre les grands modèles de langage (LLM) et les petits modèles de langage (SLM). Au fur et à mesure que les organisations et les chercheurs s’efforcent d’exploiter la puissance du traitement du langage naturel pour diverses utilisations, ils sont confrontés à la question suivante : Lequel choisir ? Les grands modèles de langage ou les petits modèles de langage ? L’accent n’est pas seulement mis sur la taille ou la performance du modèle, il s’étend également à la robustesse et est attribué à l’éthique. C’est pourquoi nous abordons dans cet article les modèles de langage de l’intelligence artificielle, qu’il s’agisse de grands ou de petits modèles de langage, et ce qui convient le mieux à votre objectif en fonction de leurs performances.

Que sont les grands modèles de langage ?

Les grands modèles de langage sont les modèles de langage de l’intelligence artificielle qui se targuent d’une multitude de paramètres, qui se comptent provisoirement en milliards ou en trillions. Ces valeurs font des nœuds une représentation numérique de l’algorithme permettant de mettre en œuvre les données d’entrée et de produire les données de sortie. Lorsque le nombre de paramètres augmente, le modèle gagne en complexité et en précision. Dans la plupart des cas, les grands modèles de langage auront été formés sur des bases de données étendues d’informations textuelles, provenant souvent du web, dont les modèles auront trouvé la possibilité d’assimiler les structures grammaticales et lexicales compliquées du langage naturel. L’une des caractéristiques révolutionnaires de ces modèles linguistiques est leur taille. Des modèles tels que GPT-3, BERT et T5 sont les plus connus pour leur nature immersive.

Qu’est-ce qu’un petit modèle linguistique ?

Les modèles de langage de petite taille sont souvent caractérisés par un faible nombre de paramètres, généralement compris entre quelques millions et quelques dizaines de millions. Ces paramètres sont les nombres qui sous-tendent le langage interne du modèle et le maintiennent ensemble dans le processus de traitement des données d’entrée et de génération des données de sortie. La réduction de l’expressivité et de la complexité du modèle à des paramètres inférieurs est la principale fonctionnalité des petits modèles de langage. En général, les petits modèles de langage sont formés sur des ensembles de données textuelles restreints dont le contenu est plus ciblé et se rapporte à un domaine ou à des tâches spécifiques, ce qui permet d’apprendre rapidement les associations contextuelles et les modèles de langage. ALBERT, DistilBERT et TinyBERT sont des études de cas de ces modèles de langage à espace compact.

Maintenant que nous connaissons les modèles linguistiques de grande et de petite taille, nous allons nous plonger dans les avantages et les inconvénients de ces deux types de modèles afin de déterminer celui qui convient le mieux.

Avantages des modèles linguistiques de grande taille

Les grands modèles de langage utilisent de grandes quantités de données pour apprendre de manière plus approfondie, et ils deviennent bien meilleurs pour générer des textes fluides, cohérents et variés. Cela s’explique par leur compréhension inégalée des modèles et structures linguistiques dérivés de vastes quantités de données

Les réseaux neuronaux accomplissent remarquablement bien les tâches nouvelles et difficiles, notamment les énoncés élaborés et la classification précise, ce dont les petits réseaux neuronaux sont incapables.

Les grands modèles linguistiques exploitent brillamment les mécanismes d’apprentissage par transfert et d’apprentissage ponctuel – leurs connaissances préexistantes leur permettent de s’adapter automatiquement à de toutes nouvelles tâches et à de nouveaux domaines, avec peu ou pas d’entraînement supplémentaire.

Les inconvénients des grands modèles linguistiques

Les grands modèles linguistiques diffèrent des petits modèles linguistiques en ce qu’ils exigent des coûts plus élevés et des complexités pour la formation et le déploiement qui, à leur tour, peuvent augmenter les coûts du matériel, des logiciels et des ressources humaines.

En outre, les grands modèles linguistiques sont susceptibles de commettre davantage d’erreurs et d’utiliser des règles biaisées, ce qui conduit à un texte incomplet, à un manque de précision ou même à un résultat qui pourrait être dangereux, en particulier en cas de manque de données ou de supervision superficielle. Les modèles linguistiques de grande taille, en revanche, sont beaucoup plus stables.

Contrairement aux petits modèles de langage, les grands modèles de langage, en raison de leurs nombreuses couches cachées et de leurs paramètres, sont transparents et difficiles à comprendre, même pour les experts ou les utilisateurs, ce qui pose de véritables problèmes pour comprendre leur fonction et prendre des décisions concernant leurs résultats.

Les avantages des petits modèles linguistiques

Les petits modèles linguistiques constituent une solution relativement peu coûteuse et simple par rapport aux processus coûteux et compliqués des grands modèles, ce qui réduit considérablement les besoins en matériel, en logiciels et en personnel.

Les petits modèles linguistiques se distinguent également par leur fiabilité et leur résilience accrues en créant des textes plus clairs, plus précis et plus sûrs, en particulier lorsqu’il y a de grandes quantités de données et de supervision, ce qui n’est pas le cas avec les grands modèles linguistiques.

Contrairement aux grands modèles qui utilisent de nombreuses couches cachées et de nombreux paramètres pour divers problèmes, les petits modèles gardent les choses simples en se limitant à l’essentiel, devenant ainsi plus transparents afin de faciliter une meilleure compréhension. En fin de compte, cela contribue à les rendre plus compréhensibles, contrairement aux grands modèles plus compliqués.

Les inconvénients des petits modèles linguistiques

Les petits modèles linguistiques présentent l’inconvénient de produire des textes qui manquent de fluidité, de cohérence et de diversité par rapport aux grands modèles linguistiques, car ils n’exploitent que très peu de modèles et de structures linguistiques à partir de morceaux de données.

Ils présentent une infériorité par rapport aux grands modèles de langage en ce qui concerne la polyvalence d’utilisation, la capacité à faire face à des séquences moins variées et une expertise de généralisation plus faible, en conséquence de leur petite capacité d’expression.

Leur potentiel pour tirer parti de l’apprentissage par transfert et de l’apprentissage à court terme est comparativement limité, ce qui nécessite un recours accru à des données supplémentaires et à un réglage fin pour faciliter l’adaptation à de nouvelles tâches et à de nouveaux domaines.

Le choix idéal entre les principaux modèles linguistiques de l’intelligence artificielle

Le choix du modèle linguistique opérationnel qui répond le mieux à vos besoins d’utilisation implique également la prise en compte de certaines variables. La création du modèle étant votre première étape, vous devez indiquer spécifiquement les tâches que vous souhaitez que le modèle accomplisse. Si votre intérêt principal est d’analyser les sentiments, de fournir des réponses à des questions ou d’effectuer des résumés de texte, qui sont tous des besoins nécessitant une compréhension approfondie du langage naturel, alors un grand modèle de langage sera la bonne plateforme pour vous. En revanche, pour un cas précis d’objectifs différents comme la classification de textes ou la génération de langage, un petit modèle de langage peut être votre choix à mettre en œuvre.

Les données ont une influence primordiale sur l’accessibilité d’un modèle linguistique. Les modèles linguistiques de grande taille nécessitent à leur tour d’énormes quantités de données pendant la phase d’apprentissage pour atteindre une qualité optimale. Si vous êtes du côté des données limitées, vous préférez un petit modèle linguistique formé avec moins de données pour s’adapter de manière optimale à la tâche.

Les ressources informatiques et l’infrastructure font également partie des principaux problèmes à résoudre. Les grands modèles linguistiques sont les plus sophistiqués et consomment de grandes quantités de puissance de calcul et de processus. Si le manque de ressources informatiques vous pose un problème, un petit modèle linguistique peut également constituer une bonne alternative.

Le compromis précision/efficacité est un élément important à prendre en compte dans ce domaine. Un petit modèle linguistique permet des opérations rapides et moins coûteuses, car les frais généraux technologiques sont généralement moindres. En revanche, ils risquent de ne pas atteindre le même niveau de précision que les grands modèles linguistiques. Si la précision est l’élément le plus important, le choix d’un modèle linguistique de grande taille s’impose.

L’intelligence artificielle révolutionne le monde entier grâce à ses progrès quotidiens. Le choix d’un modèle linguistique spécifique peut s’avérer difficile. Mais en tenant compte des facteurs que nous avons mentionnés, cela peut être une tâche facile à réaliser car tous les modèles de langage de l’intelligence artificielle ont leurs propres mérites et démérites qui les rendent adaptés à l’utilisation en fonction des besoins de l’utilisateur.