Qu’est-ce qu’un grand modèle de langage ? Signification et cas d’usage des LLM

La recherche de données fait partie des applications les plus prometteuses des grands modèles de langage. Voici cinq fonctionnalités qui accélèrent le processus de recherche et améliorent les résultats.

Un index est une structure de données utilisée pour organiser des données à des fins de recherche. Les index regroupent des informations sur les documents d’un jeu de données, comme des mots-clés, des sujets ou des intégrations, qui capturent les informations sémantiques et contextuelles des données. Les grands modèles de langage peuvent utiliser des index pour traiter et analyser des documents plus efficacement.

Les grands modèles de langage peuvent comprendre des phrases complexes et évaluer avec précision l’intention de l’utilisateur. Lorsqu’une requête de recherche est soumise, le modèle interprète sa signification et fait des déductions en fonction de la syntaxe, de la sémantique et du contexte. Les utilisateurs peuvent ainsi localiser rapidement des informations spécifiques au sein de grands jeux de données.

Les grands modèles de langage permettent d’améliorer l’expérience de recherche en alignant plus étroitement les résultats de recherche sur l’intention de la requête de l’utilisateur. Les outils de recherche peuvent exploiter les capacités de langage naturel des LLM pour produire des résultats plus pertinents et plus précis.

Les LLM évaluent le contexte de la requête de recherche ou les interactions précédentes de l’utilisateur afin de fournir une expérience de recherche hautement personnalisée qui tient compte de ce contexte. Les informations contextuelles, notamment les préférences, la localisation ou encore l’historique de navigation de l’utilisateur, permettent au modèle d’adapter les résultats de recherche aux besoins et préférences d’un utilisateur spécifique.

Les grands modèles de langage sont utilisés dans de nombreuses applications de data science. Leur capacité à traiter et à interpréter de grandes quantités de données textuelles les rend indispensables dans de nombreux flux de travail de data science. Voici quatre façons d’exploiter ces modèles pour obtenir des informations pertinentes.

L’analyse des opinions aide les entreprises à comprendre ce que les clients pensent de la qualité des produits et services qu’elles fournissent. Elles peuvent ainsi réagir à l’évolution des opinions des clients et ajuster la conception des produits, le service client et d’autres facteurs qui ont un impact sur la réputation de la marque. 

Les grands modèles de langage permettent d’effectuer une analyse des opinions, grâce à l’identification et la catégorisation des états affectifs et des informations subjectives issus de formats textuels. Les LLM sont réglés à l’aide d’un jeu de données textuelles comportant des étiquettes d’opinion, ce qui leur permet d’identifier et de catégoriser les opinions par calcul.

Sous-catégorie du traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance d’entités nommées (NER) est une méthode de détection et de catégorisation d’entités nommées. Les entités nommées sont des informations clés présentes dans des données textuelles non structurées, comme des noms, des lieux, des entreprises et des événements. Les LLM utilisent des algorithmes de deep learning qui conviennent parfaitement à la NER. Ils peuvent facilement s’adapter aux nuances subtiles du langage écrit, comprendre le contexte et générer des réponses logiquement concordantes. La NER est utile dans de nombreuses tâches de data science, notamment l’extraction d’entités, l’analyse de données et les systèmes de recommandation de produits.

Les grands modèles de langage sont capables de générer des textes de qualité supérieure et pertinents vis-à-vis du contexte. Cette technologie permet de développer des chatbots qui dialoguent avec les utilisateurs métiers et les aident à obtenir des réponses précises à leurs questions. Les LLM sont également efficaces pour résumer de grandes quantités de texte dans un format plus concis et peuvent ainsi générer rapidement des synthèses de longs documents.