Les Grands Modèles de Langage (LLMs) sont devenus populaires ces derniers temps pour leur capacité à transformer certains aspects de nos entreprises. Étant donné où nous en sommes dans le cycle de surenchère de l'IA, et plus spécifiquement de l'IA générative, certains croient que les entreprises seront complètement transformées par la technologie, ou plutôt par des outils, comme les LLMs. Mais, ce n'est pas le cas. Cependant, ils constituent un outil révolutionnaire qui, s'il est aligné avec vos objectifs commerciaux, pourrait avoir des effets incroyables sur votre entreprise. Dans cet article, nous définirons ce qu'est un LLM, fournirons quelques exemples, discuterons deux des trois manières dont les entreprises peuvent modifier les LLMs existants pour leurs besoins et présenterons dix cas d'utilisation commerciaux de haut niveau qui pourraient vous intéresser, vous et votre entreprise.
Qu'est-ce qu'un Grand modèle de langage (LLM) ?
Les LLMs (Large Language Model en anglais) sont un type d'intelligence artificielle capable de comprendre et de générer le langage humain. Ces modèles sont entraînés sur d'énormes quantités de données textuelles, ce qui leur permet d'identifier des motifs et des relations dans le langage. Cela leur permet d'effectuer une variété de tâches telles que générer différents formats de texte créatif et du contenu (par exemple, des textes marketing, des emails) et traduire des langues.
Cependant, les LLMs ne comprennent pas vraiment la signification derrière les mots qu'ils utilisent. Ils sont incroyablement doués pour imiter les motifs du langage humain, mais ils n'ont pas la capacité de raisonner ou de former leurs propres pensées. Cela peut conduire à un problème que nous appelons l'hallucination, ou en termes profanes, mentir sans le savoir.
Utilisation des LLMs populaires avec supervision humaine
Vous avez peut-être entendu parler de certains modèles de langage comme ChatGPT et Gemini. Ces LLMs ont été employés pour aider à rédiger cet article, qui prendrait normalement un jour ou deux de recherche et de rédaction, mais qui a pris un peu moins de trois heures. Les LLMs sont incroyablement puissants et, lorsqu'ils sont utilisés en combinaison avec une supervision humaine de quelqu'un possédant une vaste connaissance et compréhension d'un sujet, comme Pipemind sur l'IA et les LLMs, les hallucinations et les biais peuvent être grandement réduits. Ainsi, cet article n'est pas juste un copier-coller d'un LLM. Au contraire, il a été créé en utilisant une connaissance experte du sujet puis réécrit en utilisant les sorties des LLMs et une supervision humaine pour produire un texte dense en connaissances précises, offrant des perspectives aux professionnels des affaires comme vous.
Mais, ce n'est que la pointe de l'iceberg. Que se passerait-il si vos entreprises créaient ou modifiaient leurs propres LLMs spécifiquement en utilisant leurs propres données propriétaires pour améliorer leurs entreprises ?
Adapter les LLMs à votre entreprise
La plupart des solutions d'entreprises ne devraient pas construire leur propre LLM à partir de zéro en raison des exigences financières importantes et du temps nécessaire pour les construire. Plutôt, deux approches plus économiques, plus rapides et plus faciles, qui peuvent être utilisées conjointement, sont le Fine-tuning et la Génération Augmentée par Récupération (RAG en anglais). Le Fine-tuning et le RAG sont deux techniques pour améliorer la performance des Grands Modèles de Langage pour des tâches spécifiques, mais elles adoptent des approches différentes. (Tableau 1 : Résumé du Fine-tuning & RAG)
Le Fine-tuning est idéal lorsque vous avez besoin d'un LLM hautement spécialisé pour une tâche unique et bien définie et que vous disposez des ressources pour créer et maintenir un jeu de données personnalisé. C'est un processus qui implique la modification interne du LLM. Cela est réalisé en entraînant le LLM sur un nouveau jeu de données spécifiquement choisi pour la tâche prévue. En conséquence, le LLM ajuste ses paramètres internes pour devenir plus précis et efficace dans l'exécution de cette tâche particulière.
Le RAG est préférable lorsque vous avez besoin d'une solution plus flexible qui exploite les connaissances existantes et peut être adaptée à diverses tâches dans un domaine. C'est une approche qui fournit des informations supplémentaires au Modèle de Langage (LLM) à partir de sources de connaissances externes telles que des bases de données ou des documents, en fonction de la requête ou de la tâche de l'utilisateur. Cette approche récupère des informations pertinentes et les alimente au LLM pour informer sa génération de réponse.
Souvent, les entreprises nécessitent d'utiliser à la fois le Fine-Tuning et le RAG pour résoudre leurs problèmes. Par exemple, elles peuvent affiner un LLM pour une tâche générale, puis utiliser le RAG pour fournir des informations spécifiques au domaine pendant la génération. Pour mieux expliquer cela, prenons l'exemple d'une institution financière créant une plateforme de conseils financiers personnalisés pour ses clients.
Tout d'abord, ils entraîneraient un LLM par Fine-tuning sur un vaste jeu de données de nouvelles financières, de tendances du marché et de données historiques. Ce Fine-tuning améliorerait la compréhension du LLM des concepts financiers et lui permettrait d'analyser les options d'investissement ou de générer des rapports financiers personnalisés.
Ensuite, ils utiliseraient le RAG pour intégrer le LLM à une base de connaissances contenant des informations financières spécifiques à l'utilisateur, telles que les objectifs d'investissement, la tolérance au risque, etc., et des flux de données de marché en temps réel. Cela permettrait au LLM de fournir des conseils et des suggestions personnalisés à chaque utilisateur en fonction de leur situation financière unique tout en restant à jour sur les fluctuations du marché. En utilisant à la fois le Fine-tuning et le RAG, l'institution financière peut fournir des conseils financiers personnalisés et précis avec peu ou pas de supervision humaine (c'est-à-dire automatiquement) tout en garantissant la transparence et le raisonnement.
En résumé, les modèles de langage peuvent être un outil puissant qui peut être personnalisé pour répondre aux besoins de votre entreprise, vous permettant de porter votre entreprise à un niveau supérieur. Vous n'avez pas besoin de créer votre propre LLM ; au lieu de cela, vous pouvez entraîner un modèle existant, ce qui est une approche plus rentable et efficace. Ci-dessous, vous trouverez deux tableaux : le Tableau 1 résume le Fine-tuning et le RAG, tandis que le Tableau 2 met en évidence les dix cas d'utilisation commerciale des LLM qui peuvent être pertinents pour votre entreprise. Si vous envisagez d'incorporer l'IA dans votre entreprise, comme les LLMs, ou si vous avez un problème unique nécessitant des solutions audacieuses, nous vous encourageons à contacter Pipemind. Nous sommes experts dans ce domaine et serions ravis de vous aider avec vos besoins commerciaux.
Tableau 1 : Résumé du réglage fin et du RAG
Caractéristique | Fine-Tuning (Ajustement fin) | RAG (Génération Augmentée par Récupération) |
Ce que c'est | Modification interne d'un LLM | Fournit des informations externes à un LLM |
Fonctionnement | Entraîne le LLM sur des données nouvelles, spécifiques à la tâche | Récupère des informations pertinentes à partir d'une base de connaissances externe |
Points forts | Performance hautement spécialisée | Flexible, adaptable, tire parti des connaissances existantes |
Points faibles | Nécessite des ressources significatives, moins polyvalent, changements permanents | Dépend de la qualité des données externes, peut ne pas être aussi spécialisé |
Utiliser quand | Besoin d'un LLM super-spécialisé pour une tâche unique | Besoin d'une solution flexible avec des connaissances existantes pour diverses tâches |
Ne pas utiliser quand | Les ressources ou l'expertise pour les jeux de données personnalisés sont limitées | La précision spécifique au domaine de niveau le plus élevé est cruciale |
Cas d'utilisation commerciale | Révision de documents juridiques : affiner un LLM pour analyser les contrats juridiques, en soulignant les problèmes potentiels basés sur un jeu de données personnalisé de cas juridiques passés. | Chatbot de service clientèle : Utiliser RAG pour permettre à un chatbot d'accéder aux manuels de produits, aux FAQ et aux documents de support pour des réponses plus précises et informatives. |
Tableau 2 : Dix cas d'utilisation commerciale du LLM
Cas d'utilisation | Description | Exemple |
Automatisation du service client | Automatiser les réponses aux demandes des clients via des chatbots ou des emails, améliorant l'efficacité et la disponibilité du service client 24/7. | Un détaillant en ligne pourrait utiliser un LLM pour alimenter un chatbot qui répond aux questions des clients sur les produits, les expéditions et les retours. |
Création et curation de contenu | Générer un contenu de haute qualité et pertinent pour des sites web, blogs, matériaux de marketing et publications sur les réseaux sociaux. | Une agence de marketing emploie un LLM pour créer divers contenus, des articles de blog sur les tendances de l'industrie aux mises à jour engageantes sur les réseaux sociaux. |
Traduction de langues | Fournir des traductions précises et en temps réel pour faciliter les communications internationales et la localisation de contenu. | Une multinationale utilise un LLM pour traduire les communications internes et la documentation produit à travers ses bureaux mondiaux. |
Analyse de données et insights | Analyser de grands volumes de données textuelles (retours clients, études de marché) pour extraire des insights actionnables, des tendances et des motifs. | Une entreprise de biens de consommation utilise un LLM pour analyser les avis et retours clients sur diverses plateformes afin d'informer le développement de produits et les stratégies de marketing. |
Recommandations personnalisées | Générer des recommandations personnalisées de contenu, produits et services pour les utilisateurs, basées sur leurs préférences et comportements. | Une plateforme de commerce électronique utilise un LLM pour créer des campagnes de marketing par email personnalisées recommandant des produits basés sur les achats passés et le comportement de navigation. |
Résumé de documents | Créer des résumés concis de documents longs, rapports ou articles pour gagner du temps et mettre en avant les informations clés. | Un cabinet d'avocats utilise un LLM pour résumer les dossiers judiciaires et les documents légaux, permettant une révision rapide et la prise de décision. |
Analyse de sentiments | Analyser le sentiment des clients dans les avis, réseaux sociaux et autres sources textuelles pour évaluer l'opinion publique et la satisfaction client. | Une chaîne d'hôtels utilise un LLM pour surveiller et analyser les avis clients sur diverses plateformes, identifiant les points forts et les domaines à améliorer. |
Génération et assistance de code | Assister les développeurs en générant des extraits de code, en déboguant ou en fournissant des suggestions de programmation. | Une entreprise de développement logiciel utilise un LLM pour générer du code standard, suggérer des améliorations et déboguer le code existant. |
Apprentissage et formation interactifs | Créer des matériaux et des cours d'apprentissage interactifs et adaptatifs qui peuvent répondre aux questions des étudiants et fournir des explications en temps réel. | Un fournisseur d'éducation en ligne utilise un LLM pour créer un tuteur virtuel capable de guider les étudiants à travers le matériel de cours avec des retours et un soutien personnalisés. |
Automatisation des tâches administratives et des rapports | Générer des rapports d'affaires routiniers, des formulaires et des documents, simplifiant les tâches administratives. | Un cabinet comptable utilise un LLM pour générer automatiquement des rapports fiscaux et des déclarations pour les clients à partir des données financières saisies. |
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