Qu’est-ce qu’un grand modèle linguistique (LLM) ?

Un grand modèle de langage (LLM), ou grand modèle linguistique, ou modèle de langage étendu est essentiellement un algorithme d’apprentissage automatique qui traite et comprend le langage naturel (ou ce que vous et moi appellerions le « langage humain »). Il s’agit d’un type de modèle de base (un modèle linguistique polyvalent) entraîné sur d’énormes quantités de données pour effectuer un nombre infini de tâches, notamment la génération de textes, la traduction automatique, la rédaction de résumés et même le codage automatique.

Les LLM utilisent des méthodologies d’apprentissage en profondeur pour interpréter et analyser correctement les relations linguistiques complexes entre la sémantique et la syntaxe de la langue afin d’effectuer des actions spécifiques.

Grands modèles linguistiques et intelligence artificielle

Les LLM représentent une avancée significative dans le domaine de l’intelligence artificielle et du traitement du langage naturel (NLP). C’est grâce à eux que nous pouvons utiliser des interfaces comme ChatGPT et d’autres modèles d’IA générative sans avoir besoin de connaissances en codage. Pensez à la dernière fois que vous avez utilisé un outil d’intelligence artificielle : Avez-vous écrit « normalement » ou comme si vous parliez à un être humain ?

En bref, les grands modèles de langage sont conçus pour comprendre et générer du texte comme le ferait un véritable être humain. De plus, ils apprennent en permanence et traitent régulièrement d’énormes quantités de données pour en déduire le contexte, résumer un texte et répondre à des questions.

Dans les modèles d’IA générative les plus avancés, les LLM sont formés pour aider à la rédaction de contenus créatifs ou d’articles académiques. (Il convient de noter que la précision et la qualité de ces actifs produits ne sont pas tout à fait à la hauteur, mais le simple fait que l’IA puisse désormais faire cela est impressionnant).

Néanmoins, les opportunités offertes par les LLM sont stupéfiantes. Il n’est pas exagéré d’imaginer d’innombrables améliorations dans divers domaines, des chatbots aux assistants virtuels en passant par la traduction linguistique. Même dans le domaine des technologies de l’information, qui est paradoxalement réfractaire à l’IA générative pour aider à la génération de code ou à la formation à la cybersécurité, par exemple, les LLM sont prêts à remodeler et à influencer la manière dont nous interagissons avec la technologie et accédons à l’information.

En fait, la dernière étude de McKinsey a révélé que 65 % des entreprises utilisent régulièrement l’IA générative dans au moins une fonction de l’entreprise. Ce nombre devrait augmenter dans les années à venir.

Fonctionnement des grands modèles linguistiques

Les LLM s’appuient sur des techniques d’apprentissage profond et des données textuelles. En règle générale, ces modèles sont constitués de plusieurs couches de réseaux neuronaux, chacune ayant des paramètres qui peuvent être améliorés au cours de la formation.

Au cours de la formation, le grand modèle linguistique apprend à prédire le prochain mot d’une phrase en fonction du contexte. Pour ce faire, il applique des modèles mathématiques pour calculer un score de probabilité de récurrence des mots qui ont été tokenisés (petites séquences de caractères). Les jetons sont ensuite traduits en représentations numériques du contexte.

Il s’agit de la première partie. Les LLM sont ensuite rigoureusement entraînés avec des quantités massives de texte (littéralement des milliards de milliards de pages) pour les aider à apprendre la grammaire, y compris la relation entre la sémantique et la syntaxe. Cela permet de s’assurer de l’exactitude du contexte numérique ou de vérifier que la phrase générée a du sens.

Une fois formés, les grands modèles de langage peuvent générer du texte en prédisant le travail suivant sur la base des données qu’ils reçoivent, puis en apprenant des modèles de formation de phrases.

Comme pour tout outil prédictif et génératif, une mise au point continue est nécessaire, à l’aide de méthodes telles que l’apprentissage par renforcement avec retour d’information humain (RLHF). Dans le cadre de la RLHF, les LLM apprennent des aspects plus « humains » du langage et de la parole. Par exemple, il est difficile de créer un algorithme pour définir ce qui est « drôle ». D’un point de vue mathématique, c’est presque impossible à réaliser, mais les commentaires humains peuvent évaluer les blagues, ce qui permet au LLM d’apprendre le concept de l’humour. Ainsi, le feedback humain aide les LLM à apprendre de manière complète par le biais d’essais et d’erreurs, le modèle étant fortement motivé pour réussir grâce à de fortes incitations.

Les LLM et leur utilisation dans la gestion des terminaux

Vous pensez peut-être que les grands modèles linguistiques et la gestion des terminaux sont des concepts totalement distincts. En tant que dirigeant d’une entreprise MSP, vous vous demandez peut-être pourquoi NinjaOne parle des LLM.

Toutefois, les LLM sont de plus en plus étroitement liés aux entreprises modernes. Leur capacité à traiter et à générer des textes de type humain offre un potentiel considérable pour améliorer l’expérience de gestion des terminaux.

D’une part, les LLM peuvent automatiser les tâches de routine telles que la gestion des correctifs, les mises à jour logicielles et la réponse aux incidents. En analysant de grandes quantités de données provenant de terminaux, les LLM peuvent identifier des modèles, prévoir des problèmes et suggérer des solutions optimales. Votre équipe informatique peut ainsi se concentrer sur des projets stratégiques de plus grande importance.

Inversement, la gestion des terminaux fournit des données essentielles au bon fonctionnement des LLM. Des données complètes sur les terminaux, y compris l’inventaire des logiciels et les spécifications du matériel, permettent aux LLM de formuler des recommandations plus éclairées pour votre entreprise.

Cette convergence de technologies promet de rendre la gestion des terminaux plus efficace, de réduire les coûts et d’améliorer la sécurité informatique globale.

Cas d’utilisation des LLM

Les LLM ont prouvé leur polyvalence dans de nombreux cas d’utilisation dans diverses industries. Examinons-en quelques-uns.

• Génération de texte. Les LLM offrent le plus d’avantages aux entreprises qui ont besoin de capacités de génération de langage, comme la rédaction d’e-mails, de blogs ou d’autres contenus écrits qui peuvent être facilement générés en réponse à des messages-guides.
• Résumé du contenu. Vous pouvez résumer de longs articles et des articles très techniques en des éléments plus digestes.
• Aide à l’IA. Les LLM contribuent au développement de chatbots, où vos utilisateurs peuvent interagir avec une machine automatisée dans le cadre d’une solution de service client en libre-service.
• Génération de codes. Les LLM peuvent aider les développeurs informatiques à créer des applications et à trouver des erreurs dans les codes.

Cela dit, il existe de nombreux autres cas d’utilisation pour lesquels vous pouvez utiliser les LLM. Pour la gestion des terminaux, par exemple, vous pouvez utiliser les LLM pour vous aider à développer de meilleurs modèles de formation à la cybersécurité afin d’identifier les e-mails de phishing (hameçonnage) et de détecter les attaques de ransomware.

Grands modèles linguistiques pour la gestion des terminaux

Les grands modèles linguistiques peuvent offrir de nombreux avantages pour une meilleure gestion des terminaux. Dans le monde informatique en constante évolution, les MSP et les entreprises informatiques doivent rester agiles et tirer parti de divers outils pour simplifier le travail et automatiser les tâches banales.

Les LLM peuvent personnaliser l’expérience de l’utilisateur en fournissant une assistance intelligente et des recommandations de dépannage. Les environnements des terminaux devenant de plus en plus complexes, les LLM sont appelés à devenir des outils indispensables à la gestion et à l’optimisation des actifs informatiques critiques.