LLM (Large Language Model)
Grand modèle de langage
Qu’est-ce qu’un grand modèle de langage (LLM) ?
Un grand modèle de langage (LLM) est un modèle d’intelligence artificielle (IA) capable de comprendre le langage humain sans programmation supplémentaire et de générer du texte indifférenciable de celui rédigé par un être humain, grâce à un processus appelé traitement automatique du langage naturel (TALN). Parmi les LLM populaires du marché figurent la gamme GPT d’OpenAI, la famille LLaMA de Meta et le modèle open source BLOOM. De nombreux services d’IA générative fondés sur le langage reposent sur des LLM, notamment ChatGPT d’OpenAI, Google Bard et Microsoft Bing Chat.
À la base, un LLM est un réseau neuronal artificiel (RNA) qui utilise un type d’architecture d’apprentissage profond appelé « transformateur ». Le mécanisme de calcul parallèle du transformateur lui permet d’effectuer l’entraînement de l’IA à partir d’un volume colossal de données textuelles, comme l’intégralité de Wikipédia, avec des paramètres de données se comptant en milliards, voire en milliers de milliards. Pendant l’entraînement, le modèle d’IA tente de prédire la sortie correcte correspondant à une entrée donnée, par exemple le mot suivant d’une phrase ou la réponse appropriée à une requête, puis vérifie ses réponses. Selon qu’il a correctement effectué la prédiction ou non, le modèle d’IA ajuste les « biais » ou les « poids » de ses paramètres, jusqu’à être capable de générer presque systématiquement la sortie appropriée. C’est pourquoi les services d’IA fondés sur des LLM peuvent comprendre le langage humain et y répondre avec facilité. Parmi les exemples concrets figurent un chatbot de support client fournissant des réponses précises à des réclamations comportant des fautes d’orthographe ou de grammaire, ainsi que ChatGPT rédigeant des poèmes et des CV en quelques secondes.
En savoir plus : Qu’est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) et comment fonctionne-t-elle ?
À la base, un LLM est un réseau neuronal artificiel (RNA) qui utilise un type d’architecture d’apprentissage profond appelé « transformateur ». Le mécanisme de calcul parallèle du transformateur lui permet d’effectuer l’entraînement de l’IA à partir d’un volume colossal de données textuelles, comme l’intégralité de Wikipédia, avec des paramètres de données se comptant en milliards, voire en milliers de milliards. Pendant l’entraînement, le modèle d’IA tente de prédire la sortie correcte correspondant à une entrée donnée, par exemple le mot suivant d’une phrase ou la réponse appropriée à une requête, puis vérifie ses réponses. Selon qu’il a correctement effectué la prédiction ou non, le modèle d’IA ajuste les « biais » ou les « poids » de ses paramètres, jusqu’à être capable de générer presque systématiquement la sortie appropriée. C’est pourquoi les services d’IA fondés sur des LLM peuvent comprendre le langage humain et y répondre avec facilité. Parmi les exemples concrets figurent un chatbot de support client fournissant des réponses précises à des réclamations comportant des fautes d’orthographe ou de grammaire, ainsi que ChatGPT rédigeant des poèmes et des CV en quelques secondes.
En savoir plus : Qu’est-ce que la génération augmentée par récupération (RAG) et comment fonctionne-t-elle ?
Quelles sont les applications des grands modèles de langage ?
Sans les grands modèles de langage, communiquer avec un ordinateur nécessiterait d'utiliser des invites (vous vous souvenez de MS-DOS ?) ou une interface utilisateur graphique (GUI) prédéfinie. S'attendre à ce qu'un ordinateur réponde en langage humain aurait relevé de l'utopie. Grâce à la généralisation des grands modèles de langage, de nombreux nouveaux services basés sur l'IA sont désormais disponibles :
● Moteurs de recherche et chatbots : la technologie des grands modèles de langage a doté ces fonctions populaires de capacités d'IA. Les moteurs de recherche et les chatbots comprennent non seulement nos requêtes avec une précision remarquable, mais ces fonctionnalités ont également donné naissance à une nouvelle génération d'ordinateurs et d'appareils personnels dotés de capacités d'IA.
● IA générative : des outils comme ChatGPT peuvent aussi bien résumer et traduire des documents que créer de nouveaux contenus, tels que des lettres ou des scripts pour la télévision.
● Santé et médecine : les applications de santé intelligentes basées sur les grands modèles de langage peuvent générer des dossiers médicaux électroniques (DME), ce qui allégera la charge administrative du personnel médical et permettra de créer des bases de données destinées à l'analyse des données de santé.
● Programmation et développement de l'IA : GitHub Copilot, développé par Microsoft et OpenAI, peut écrire du code informatique en JavaScript, Python et dans d'autres langages de programmation. C'est particulièrement notable, car les grands modèles de langage permettent de fait à l'IA de programmer les futurs outils d'IA.
● Moteurs de recherche et chatbots : la technologie des grands modèles de langage a doté ces fonctions populaires de capacités d'IA. Les moteurs de recherche et les chatbots comprennent non seulement nos requêtes avec une précision remarquable, mais ces fonctionnalités ont également donné naissance à une nouvelle génération d'ordinateurs et d'appareils personnels dotés de capacités d'IA.
● IA générative : des outils comme ChatGPT peuvent aussi bien résumer et traduire des documents que créer de nouveaux contenus, tels que des lettres ou des scripts pour la télévision.
● Santé et médecine : les applications de santé intelligentes basées sur les grands modèles de langage peuvent générer des dossiers médicaux électroniques (DME), ce qui allégera la charge administrative du personnel médical et permettra de créer des bases de données destinées à l'analyse des données de santé.
● Programmation et développement de l'IA : GitHub Copilot, développé par Microsoft et OpenAI, peut écrire du code informatique en JavaScript, Python et dans d'autres langages de programmation. C'est particulièrement notable, car les grands modèles de langage permettent de fait à l'IA de programmer les futurs outils d'IA.
Comment GIGABYTE peut-elle vous aider ?
GIGABYTE Technology propose des solutions matérielles et logicielles pour travailler avec les grands modèles de langage (LLM) et les services d’IA générative reposant sur ces modèles.
Sur le plan matériel, GIGABYTE propose des serveurs IA particulièrement adaptés aux besoins de calcul et de stockage des données liés à l’entraînement des modèles d’IA. Par exemple, le G593-SD0 de GIGABYTE est le premier serveur HGX™ H100 8-GPU SXM5 certifié par NVIDIA commercialisé sur le marché. Il intègre le module de calcul NVIDIA HGX™ H100 8-GPU, ce qui en fait une plateforme de calcul pour l’IA extrêmement puissante. D’autres produits de la gamme serveurs GPU de la série G de GIGABYTE peuvent également être équipés d’accélérateurs GPU avancés, tels que NVIDIA L40S, afin de prendre en charge les charges de travail liées aux LLM. Pour le stockage des données, le serveur de stockage S183-SH0 de la série S de GIGABYTE est spécialement conçu pour les LLM. Il fournit un stockage sur baie 100 % flash (AFA) grâce à l’utilisation de disques SSD EDSFF E1.S, qui bénéficient des technologies d’interface PCIe Gen5 et NVMe. Le serveur peut ainsi répondre aux exigences de stockage et de récupération des données à haut débit propres au développement des LLM.
Sur le plan logiciel, GIGABYTE propose GIGABYTE POD Manager (GPM) et GIGABYTE AI Platform (GAIP), qui prennent en charge les applications de traitement automatique du langage naturel (NLP) et de grands modèles de langage (LLM), et optimisent également des LLM open source tels que BLOOM pour la plateforme logicielle d’accélération GPU choisie par le client, comme AMD ROCm ou NVIDIA CUDA.
Sur le plan matériel, GIGABYTE propose des serveurs IA particulièrement adaptés aux besoins de calcul et de stockage des données liés à l’entraînement des modèles d’IA. Par exemple, le G593-SD0 de GIGABYTE est le premier serveur HGX™ H100 8-GPU SXM5 certifié par NVIDIA commercialisé sur le marché. Il intègre le module de calcul NVIDIA HGX™ H100 8-GPU, ce qui en fait une plateforme de calcul pour l’IA extrêmement puissante. D’autres produits de la gamme serveurs GPU de la série G de GIGABYTE peuvent également être équipés d’accélérateurs GPU avancés, tels que NVIDIA L40S, afin de prendre en charge les charges de travail liées aux LLM. Pour le stockage des données, le serveur de stockage S183-SH0 de la série S de GIGABYTE est spécialement conçu pour les LLM. Il fournit un stockage sur baie 100 % flash (AFA) grâce à l’utilisation de disques SSD EDSFF E1.S, qui bénéficient des technologies d’interface PCIe Gen5 et NVMe. Le serveur peut ainsi répondre aux exigences de stockage et de récupération des données à haut débit propres au développement des LLM.
Sur le plan logiciel, GIGABYTE propose GIGABYTE POD Manager (GPM) et GIGABYTE AI Platform (GAIP), qui prennent en charge les applications de traitement automatique du langage naturel (NLP) et de grands modèles de langage (LLM), et optimisent également des LLM open source tels que BLOOM pour la plateforme logicielle d’accélération GPU choisie par le client, comme AMD ROCm ou NVIDIA CUDA.
