Traitement du langage naturel (NLP) et grands modèles de langage (LLM) Il s'agit de deux approches distinctes qui transforment la façon dont les humains interagissent avec les machines. Toutes deux redéfinissent ce qui est possible lorsque la communication humaine rencontre la compréhension des machines. Cependant, l'une des approches est-elle vraiment meilleure que l'autre ?  

La PNL se concentre sur des tâches ciblées telles que l'analyse des sentiments et la traduction de textes, en utilisant souvent des modèles plus petits ou des systèmes basés sur des règles. En revanche, les LLM utilisent des ensembles de données massifs et un apprentissage approfondi pour gérer des tâches diverses et complexes telles que l'IA conversationnelle et l'écriture créative, offrant évolutivité et polyvalence.

Ce blog aborde le débat NLP vs. LLM en discutant de ce qu'ils sont, de leurs différences et de leurs cas d'utilisation.

PNL et LLM en un coup d'œil

Qu'est-ce que le traitement automatique du langage naturel (TLN) ? 

Le traitement du langage naturel (PNL) est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui vise à former les machines à lire, comprendre, interpréter et répondre au langage humain. Il relie le langage humain ordinaire aux données des machines en utilisant une combinaison d'IA, d'informatique et de linguistique computationnelle. Ces algorithmes identifient d'abord les modèles dans les données, puis convertissent ces données dans un format avec lequel les ordinateurs peuvent travailler. 

La PNL comporte trois éléments fondamentaux : 

• Analyse syntaxique permet aux machines de comprendre la structure des phrases.
• Analyse sémantique interprète le sens d'un texte. 
• Analyse des sentiments évalue les émotions ou les opinions exprimées dans un texte.

Que sont les grands modèles de langage (LLM) ? 

Les LLM sont des modèles d'IA capables de comprendre et de générer du texte humanisé. Ils sont formés à l'aide de vastes ensembles de données de haute qualité contenant des milliards et des milliards de mots provenant de livres, de sites Web, d'articles et d'autres sources de texte en ligne. Les LLM vont plus loin que l'interprétation du langage humain. Ces modèles sont conçus pour prédire ce qu'une personne dira ensuite en fonction de ce qu'elle a déjà dit. 

Les principaux composants d’un LLM sont les suivants : 

• tokenization divise le texte en unités plus petites (jetons).
• Enrobage est une représentation d'un jeton qui contient des informations sémantiques et encode les relations entre différents jetons, fournissant un contexte au modèle.
• Attention Les mécanismes, en particulier l’auto-attention, analysent les relations entre les jetons pour déterminer la pertinence et l’importance de différents mots les uns par rapport aux autres. 
• Pré-formation fournit aux LLM des connaissances et des exemples de langue, leur permettant d'apprendre la grammaire et de retenir les faits. 
• Réglage fin il s'agit d'une formation ciblée utilisant des tâches ou des ensembles de données particuliers, qui améliore les performances du LLM dans un contexte particulier.

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LLM vs. PNL : différences clés 

1. Taille des données et portée de la tâche 

PNL: Généralement formés sur des ensembles de données plus petits et spécifiques à des tâches, organisés pour des applications telles que la classification de texte, l'analyse des sentiments ou l'extraction d'entités. Ces modèles excellent dans des cas d'utilisation étroits et bien définis. 

LLM:Formés sur des ensembles de données massifs et diversifiés, ils peuvent généraliser leurs tâches, comme la rédaction de contenu créatif, la réponse à des questions ouvertes et la participation à des dialogues contextuels. Cette portée plus large exige cependant des ressources informatiques importantes. 

2. Compréhension du contexte 

PNL:Traite le langage au niveau de la phrase ou de l'expression, manquant souvent de la capacité de comprendre des contextes étendus. 

LLM:Utilise des mécanismes d'attention (par exemple, des transformateurs) pour suivre le contexte dans des paragraphes ou des documents entiers, rendant les réponses plus cohérentes et plus sensibles au contexte. 

3. Architecture du modèle 

PNL:S'appuie sur des techniques traditionnelles telles que les modèles de sacs de mots, les N-grammes et des modèles d'apprentissage profond plus simples tels que les réseaux neuronaux récurrents (RNN). Ces techniques sont souvent efficaces pour le traitement structuré du langage et spécifique à une tâche, mais peuvent manquer de la profondeur et de la compréhension contextuelle offertes par des modèles plus avancés. 

LLM:Construit sur des architectures avancées basées sur des transformateurs telles que les transformateurs pré-entraînés génératifs (GPT) ou les représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs (BERT), qui permettent un traitement parallèle et une meilleure gestion des modèles complexes dans le langage. 

4. Évolutivité 

PNL:Léger et plus facile à déployer sur du matériel limité ou dans des environnements avec des contraintes de ressources. 

LLM:Nécessite une puissance de calcul importante pour la formation et l'inférence, nécessitant souvent du matériel spécialisé comme des unités de traitement graphique (GPU) ou des unités de traitement tensoriel (TPU). 

5. Flexibilité de sortie 

PNL:Les sorties sont souvent déterministes et prédéfinies, offrant des réponses ou des actions basées sur une logique fixe. 

LLM:Génère des résultats diversifiés et dynamiques, y compris des scénarios créatifs et hypothétiques, ce qui le rend adapté aux tâches non structurées ou exploratoires. 

6. Intégration avec d'autres outils 

PNL:Facilement intégré dans les systèmes existants pour les tâches structurées, telles que les chatbots, les moteurs de recherche et les workflows d'extraction de données. 

LLM:Nécessite une intégration plus complexe en raison de son échelle et de sa gamme plus large de capacités, mais il peut également s'adapter à divers rôles grâce à des réglages précis. 

7. Performances dans les langues à faibles ressources 

PNL:Les performances dépendent de la disponibilité des jeux de données pour la langue ou le dialecte en question. Il peut être difficile de le faire avec les langues à faibles ressources. 

LLM:Souvent formé sur des ensembles de données multilingues, ce qui lui confère une capacité de base dans la gestion des langues moins utilisées, bien qu'il présente toujours une variabilité dans les performances. 

8. Supervision et ajustement humains 

PNL:Nécessite des définitions de règles explicites ou des processus d’apprentissage supervisés, ce qui rend l’intervention humaine essentielle au stade de la conception. 

LLM:Implique un réglage précis sur des ensembles de données spécifiques après la formation, mais peut effectuer plusieurs tâches avec une intervention humaine minimale en raison de sa pré-formation. 

9. Propagation des erreurs 

PNL:Les erreurs sont souvent limitées à des composants particuliers, comme un module d’analyse des sentiments mal formé. 

LLM:Les erreurs peuvent se multiplier, en particulier lorsque le modèle génère des réponses plausibles mais incorrectes en raison d’une généralisation excessive.

LLM et PNL en action : cas d'utilisation courants 

Cas d'utilisation du LLM

• Utilisés dans des chatbots ou des IA conversationnelles, les LLM offrent une expérience utilisateur plus naturelle que le NLP. Les chatbots LLM saisissent les nuances des messages des utilisateurs et répondent en conséquence, simulant de près une conversation humaine.
• Les LLM peuvent aider à la création de contenu en fonction des invites ou en analysant des données structurées. Cela est utile dans les situations où le temps est essentiel et où il est nécessaire de garantir une diffusion rapide du contenu, comme dans les salles de presse ou les sites Web d'actualités.
• Les LLM sont utiles pour la traduction linguistique. Ils fournissent des traductions rapides tout en préservant la précision contextuelle et la lisibilité, ce qui leur donne un avantage sur les autres méthodes de traduction. 
• Dans le développement de logiciels, les LLM peuvent aider les programmeurs en générant, en révisant et même en déboguant du code.
• Les LLM aident à offrir des expériences d'apprentissage personnalisées dans l'éducation en analysant les progrès des étudiants, en recommandant du matériel d'étude ou en créant des questionnaires personnalisés.
• Les LLM peuvent simplifier les processus complexes d’intégration de données en élaborant des suggestions de mappage de données ou en identifiant les incompatibilités de schéma lors de la consolidation de données provenant de plusieurs sources.
• En analysant les ensembles de données, les LLM peuvent générer automatiquement des balises de métadonnées descriptives, améliorant ainsi le catalogage des données et facilitant une découverte plus rapide des données dans les systèmes de stockage ou d'entreposage. 

Cas d'utilisation de la PNL

• La PNL est utile pour la détection du spam, la surveillance des réseaux sociaux et l'analyse des commentaires des clients. Elle peut reconnaître certains mots-clés et analyser la structure du texte pour le classer comme spam ou légitime.
• La PNL permet aux moteurs de recherche de comprendre les requêtes et les intentions des utilisateurs, améliorant ainsi la pertinence et la précision des résultats de recherche. 
• La PNL peut convertir la parole en texte et vice versa, ce qui est utile pour les outils d’accessibilité et les plateformes de transcription. 
• L'extraction d'informations et la synthèse de documents sont deux domaines dans lesquels le traitement du langage naturel excelle. Il permet d'obtenir rapidement les informations les plus pertinentes de différents documents ou de résumer de longs textes pour gagner du temps. 
• Les assistants virtuels tels que Google Assistant, Siri et Alexa utilisent la PNL pour comprendre la parole humaine et répondre de manière appropriée aux commandes verbales.
• La PNL peut analyser des données textuelles non structurées pour détecter et normaliser les incohérences, telles que les variations de noms, de dates ou d'adresses, garantissant ainsi la qualité des données dans les flux de travail de gestion des données.
• La PNL peut interpréter les requêtes en langage naturel et les traduire en requêtes de base de données structurées (par exemple, SQL), permettant aux utilisateurs non techniques d'interagir efficacement avec les bases de données ou les entrepôts de données.

LLM ou PNL : comment choisir ? 

Le débat entre PNL et LLM n'est pas nouveau, mais le fait est que l'une n'est pas intrinsèquement meilleure que l'autre. La PNL et le LLM sont des technologies complémentaires qui fonctionnent mieux lorsqu'elles sont utilisées ensemble. En tant que duo, elles renforcent les forces de l'autre et atténuent les limites individuelles. 

Comment utiliser ensemble le LLM et la PNL 

• Prétraitement à l'aide du PNL pour améliorer les performances du LLM 

Le prétraitement nettoie les données brutes, garantissant qu'elles sont structurées et prêtes à être analysées par les LLM. Par exemple, le traitement du langage naturel peut standardiser le formatage et supprimer les fautes d'orthographe lors de la classification des e-mails afin de fournir des données cohérentes pour la catégorisation basée sur les LLM. 

• Fusion de la PNL basée sur des règles avec LLM Insights 

Le traitement du langage naturel basé sur des règles peut s'attaquer à des tâches structurées ou répétitives, tandis que les LLM peuvent être déployés pour relever des défis plus importants et sensibles au contexte. Par exemple, lorsqu'il est utilisé pour la détection de fraudes, le traitement du langage naturel peut identifier des modèles tels que des formulations inhabituelles ou des mots-clés répétés dans des documents, tandis qu'un LLM peut évaluer le document dans son ensemble. 

• Affiner un LLM avec la PNL spécifique au domaine 

Le traitement du langage naturel peut fournir des annotations spécifiques à un domaine qui améliorent la capacité des LLM à effectuer des tâches spécialisées. Par exemple, dans le commerce électronique, le traitement du langage naturel peut identifier les catégories de produits et le LLM peut générer des descriptions de produits personnalisées en fonction des attributs extraits. 

• Post-traitement des résultats LLM avec PNL 

Les techniques de PNL permettent d'affiner ou de valider les résultats du LLM afin de maintenir la cohérence avec les exigences des utilisateurs ou les directives commerciales. Par exemple, le LLM peut créer les premières ébauches de textes marketing et le PNL peut les examiner pour en déterminer le sentiment, la voix de la marque et le ton.

Cas d'utilisation combinant PNL et LLM

• Traitement intelligent des documents (IDP):Le PNL extrait des entités telles que des noms, des dates et des montants à partir de documents structurés ou semi-structurés, tandis que les LLM affinent la compréhension contextuelle pour gérer le texte ambigu ou non structuré et générer des résumés.
• Automatisation du support client:La PNL identifie l’intention du client et traite les requêtes initiales, tandis que les LLM fournissent des réponses détaillées et contextuelles et font remonter les cas complexes si nécessaire. 
• Personnalisation du contenu:La PNL analyse les préférences et les interactions des utilisateurs, et les LLM génèrent des recommandations personnalisées ou du contenu dynamique, comme des e-mails personnalisés ou des descriptions de produits.
• Analyse des sentiments et prévision des tendances:Le PNL classe les sentiments provenant des médias sociaux ou des avis, tandis que les LLM identifient les tendances émergentes, les modèles et les implications dans de grands ensembles de données pour obtenir des informations exploitables. 

Avantages d’une approche mixte 

• Meilleure utilisation des ressources : La PNL peut gérer efficacement des tâches plus simples pour lesquelles les LLM gourmands en ressources peuvent être excessifs.
• Précision améliorée : Ensemble, la logique structurée de la PNL et les capacités contextuelles des LLM peuvent fournir des résultats plus précis.
• Optimisation des coûts: L’utilisation du PNL pour le prétraitement ou d’autres petites tâches peut réduire les coûts associés au déploiement de LLM.
• Flexibilité et évolutivité accrues : Les systèmes modulaires peuvent utiliser le PNL pour les tâches fondamentales et les LLM pour les exigences de traitement plus complexes, augmentant ainsi l'évolutivité.

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Mot de la fin 

Il n'existe pas de meilleur exemple de la collaboration entre le PNL et le LLM que le traitement intelligent des documents (IDP). L'IDP utilise ces deux technologies et surpasse de loin le traitement traditionnel des documents et l'automatisation simple. 

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