LLM : Guide pratique de l'initiation au perfectionnement

Les grands modèles linguistiques (LLM) transforment rapidement notre façon d'interagir avec la technologie. Qu'il s'agisse de la génération de contenu, de la rédaction de code ou de l'analyse de données, les LLM démontrent un potentiel énorme dans divers domaines. Cet article, basé sur les discussions concernant les LLM sur X/Twitter, vous fournira un guide pratique pour l'apprentissage et l'application des LLM, des recommandations de ressources pour débutants au partage de compétences avancées, afin de vous aider à maîtriser les connaissances fondamentales et les capacités d'application des LLM.

I. Parcours d'apprentissage des LLM : Construire un système de connaissances à partir de zéro

Selon les discussions sur X/Twitter, l'apprentissage des LLM peut être abordé sous les aspects suivants :

• Théorie de base : Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA, du ML et du DL.
• Cours principaux : Étudier les cours d'IA classiques, tels que CS221, CS229 et CS230 de l'université de Stanford.
• Mise en pratique : Acquérir de l'expérience pratique grâce à des projets, par exemple en utilisant les LLM pour construire des applications simples.

Recommandations de ressources d'apprentissage spécifiques :

• Cours de l'université de Stanford (ressources YouTube gratuites) :
  • CS221 - Intelligence artificielle
  • CS229 - Apprentissage automatique
  • CS230 - Apprentissage profond
  • CS234 - Apprentissage par renforcement
  • CS336 - LLM
• Vidéo d'introduction aux LLM : Voir le lien de partage de @@BharukaShraddha (nécessite de retrouver le tweet original).
• Aperçu de l'IA Agentic (Stanford) : Voir le lien de partage de @@BharukaShraddha (nécessite de retrouver le tweet original).
• Bibliothèque d'outils open source : Consulter le lien GitHub partagé par @@tom_doerr (nécessite de retrouver le tweet original), qui contient diverses bibliothèques pour la construction de systèmes LLM.
• Aperçu des types de modèles d'IA : Visiter le lien partagé par @@TheTuringPost (nécessite de retrouver le tweet original) pour comprendre les différents types de modèles d'IA tels que LLM, SLM, VLM, etc.

Suggestions d'étapes d'apprentissage :

1. Bases théoriques : Commencer par les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, en maîtrisant les algorithmes de base tels que les réseaux neuronaux et la descente de gradient.
2. Choisir un cours : Choisir des cours ou des tutoriels en ligne appropriés en fonction de votre situation, tels que les cours de l'université de Stanford.
3. Projets pratiques : Essayer d'utiliser les LLM pour construire des applications simples, telles que le résumé de texte, l'analyse des sentiments, etc.
4. Lire des articles : Suivre les dernières avancées de la recherche sur les LLM, en se tenant informé des innovations en matière d'architecture de modèles, de méthodes d'entraînement, etc.
5. Participer à la communauté : Rejoindre les communautés liées aux LLM, échanger des expériences avec d'autres développeurs et progresser ensemble dans l'apprentissage.

II. Techniques d'application des LLM : Améliorer l'efficacité et les résultats

Une fois que vous avez maîtrisé les connaissances de base des LLM, vous pouvez commencer à essayer de les appliquer à des scénarios réels. Voici quelques conseils pratiques pour vous aider à améliorer l'efficacité et les résultats de l'application des LLM :

• Ingénierie des prompts : Concevoir des prompts efficaces pour guider les LLM à générer du texte conforme aux exigences.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Combiner les LLM avec des bases de connaissances externes pour améliorer la précision et la pertinence du texte généré.
• Fine-tuning : Utiliser des données de domaine spécifique pour affiner les LLM, afin d'améliorer leurs performances dans ce domaine.
• Entraînement contradictoire : Améliorer la robustesse et la sécurité des LLM grâce à l'entraînement contradictoire.

Exemples de scénarios d'application spécifiques :

• Génération de contenu : Utiliser les LLM pour générer automatiquement des articles, des blogs, des publications sur les réseaux sociaux, etc.

• Génération de code : Utiliser les LLM pour générer automatiquement du code, afin d'améliorer l'efficacité du développement.

• Analyse de données : Utiliser les LLM pour analyser des données textuelles, afin d'extraire des informations clés et des perspectives.

• Système de questions-réponses : Utiliser les LLM pour construire des systèmes de questions-réponses intelligents, afin de répondre aux questions posées par les utilisateurs.

• Robot de service client : Utiliser les LLM pour construire des robots de service client intelligents, afin de fournir un service en ligne 24 heures sur 24. Techniques d'ingénierie des prompts :

• Instructions claires : Indiquez clairement la tâche que vous souhaitez que le LLM accomplisse.

• Fournir un contexte : Fournissez suffisamment d'informations contextuelles pour aider le LLM à comprendre votre intention.

• Définir le format : Définissez le format du texte généré par le LLM, tel que le nombre de mots, la structure des paragraphes, etc.

• Utiliser des mots-clés : Utilisez des mots-clés pour guider le LLM afin qu'il génère du texte sur un sujet spécifique.

• Optimisation itérative : Essayez continuellement différents prompts pour trouver la meilleure conception de prompt.

Exemple de code (Python) :

# Utiliser l'API OpenAI pour générer du texte
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Utiliser l'API OpenAI pour générer du texte.

  Args:
    prompt: Texte du prompt.

  Returns:
    Le texte généré.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Différents modèles peuvent être sélectionnés
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Nombre maximal de tokens à générer
      n=1,                       # Nombre de textes à générer
      stop=None,                  # Marqueur d'arrêt de la génération
      temperature=0.7,           # Contrôle le caractère aléatoire du texte généré (entre 0 et 1)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Exemple de prompt
prompt = "Écrivez un article sur les applications LLM, en mettant l'accent sur les techniques d'ingénierie des prompts."

# Générer du texte
generated_text = generate_text(prompt)

# Afficher le texte généré
print(generated_text)

III. Limites et défis des LLM : une vision rationnelle du développement technologique

Bien que les LLM possèdent de puissantes capacités, ils présentent également certaines limites et certains défis :

• Hallucination : Les LLM peuvent générer des informations fausses ou inexactes. Voir le lien partagé par @@hackernoon (il faut retrouver le tweet original), cet article explore les causes et les solutions à l'hallucination des LLM. De plus, @@HEI a également partagé un article sur la visualisation et l'évaluation comparative des tendances en matière d'hallucinations factuelles des LLM.
• Biais : Les LLM peuvent être biaisés en raison des données d'entraînement.
• Capacité de raisonnement : Les LLM ne sont pas performants dans les tâches de raisonnement complexes. @@ChrisLaubAI a mentionné un article du MIT qui explique les raisons des goulots d'étranglement de la capacité de raisonnement des LLM et comment les surmonter. De plus, @@godofprompt a également partagé un article sur les raisons de l'échec du raisonnement des LLM.
• Problèmes de sécurité : Les LLM peuvent être utilisés à des fins malveillantes, telles que la génération de fausses informations ou la réalisation de cyberattaques.

Mesures à prendre :

• Validation des données : Valider le texte généré par le LLM pour garantir la véracité et l'exactitude des informations.
• Élimination des biais : Prendre des mesures pour éliminer les biais dans les LLM, par exemple en utilisant des données d'entraînement plus équilibrées.
• Amélioration du raisonnement : Combiner les LLM avec d'autres moteurs de raisonnement pour améliorer leur capacité de raisonnement.
• Renforcement de la sécurité : Renforcer la sécurité des LLM pour empêcher leur utilisation à des fins malveillantes.

Questions d'éthique :* Confidentialité des données : Lors de l'utilisation de LLM pour traiter les données des utilisateurs, il est nécessaire de protéger la confidentialité des utilisateurs. @@Angry_Staffer rappelle de ne pas télécharger de dossiers médicaux sur LLM.

• Propriété intellectuelle : Lors de l'utilisation de LLM pour générer du contenu, il est nécessaire de respecter la propriété intellectuelle.
• Impact sur l'emploi : Le développement de LLM peut avoir un impact sur le marché du travail, il est nécessaire d'y faire face de manière proactive.

IV. Outils et plateformes LLM : Simplifier le processus de développement

Voici quelques outils et plateformes LLM couramment utilisés qui peuvent vous aider à simplifier le processus de développement :

• OpenAI API : Fournit divers modèles LLM qui peuvent être utilisés pour la génération de texte, la génération de code, etc.
• Hugging Face Transformers : Fournit divers modèles LLM pré-entraînés qui peuvent être utilisés pour le Fine-tuning et l'inférence.
• LangChain : Fournit divers composants d'applications LLM qui peuvent être utilisés pour construire des systèmes de questions-réponses, des robots de service client, etc.

Outil recommandé :

• HERETIC : Un outil mentionné par @@chiefofautism pour supprimer la censure de LLM.

Choisir l'outil LLM approprié : @@Python_Dv a partagé un article sur la façon de choisir le LLM approprié pour un AI Agent.

V. Tendances de développement de LLM : Suivre les dernières évolutions technologiques

La technologie LLM est en constante évolution, voici quelques tendances à surveiller :

• Modèles plus grands : Avec l'amélioration de la puissance de calcul, la taille des LLM continuera d'augmenter et les performances s'amélioreront également.
• Capacité de raisonnement plus forte : Les chercheurs explorent diverses méthodes pour améliorer la capacité de raisonnement des LLM.
• Applications plus larges : Les LLM seront appliqués à davantage de domaines, tels que la médecine, la finance, l'éducation, etc.
• LLM multimodaux : Les LLM seront capables de traiter plusieurs types de données, tels que du texte, des images, de l'audio, etc.

Apprentissage continu :

• Suivre les derniers articles de recherche : Se tenir au courant des dernières avancées dans le domaine des LLM.
• Participer aux discussions de la communauté : Échanger des expériences avec d'autres développeurs, apprendre et progresser ensemble.
• Essayer de nouveaux outils et plateformes : Explorer les derniers outils et plateformes dans le domaine des LLM.En résumé, LLM est une technologie pleine de potentiel, et la maîtrise des connaissances et des compétences d'application de LLM vous apportera d'énormes avantages. J'espère que cet article vous aidera à vous initier à LLM et à réussir dans les applications pratiques.