Dans l'ombre des géants : les modèles de langage qui pourraient éclipser ChatGPT.
Un modèle de langage est un type d’intelligence artificielle qui permet à une machine de comprendre et de générer du langage naturel. Il est entraîné sur un vaste corpus de texte et utilise des algorithmes pour analyser les relations entre les mots et les phrases, afin de prédire la prochaine séquence de mots en fonction du contexte. Les modèles de langage sont utilisés pour diverses applications telles que la traduction automatique, la reconnaissance vocale, la synthèse de la parole et la génération de texte.
Le développement de modèles de langage de plus en plus avancés tels que ChatGPT d’OpenAI, LaMDA de Google et LLaMa de Meta, ouvre des possibilités incroyables pour les entreprises et les utilisateurs. Cependant, il soulève également des questions sur les implications éthiques de l’utilisation de l’IA, telles que la création de contenus manipulés ou la surveillance de la vie privée.
Levons le voile sur les grands noms d’outils à venir dans les prochains mois et années qui vont game-changer notre quotidien de rédacteur web.
Meta et son modèle de langage LLaMA
Meta, l’entreprise propriétaire de Facebook, a récemment publié LLaMA (Large Language Model Meta AI), un modèle de langage destiné aux chercheurs et aux scientifiques. LLaMA est disponible dans plusieurs formats, avec des paramètres allant de 7 à 65 milliards. Selon Meta, le modèle à 13 milliards de paramètres serait plus performant que GPT-3 d’OpenAI.
Contrairement à OpenAI, qui limite l’accès à son modèle de langage, Meta a décidé de rendre LLaMA accessible à la communauté scientifique, dans le but de « démocratiser davantage l’accès à ce domaine important et en évolution rapide », selon un communiqué de presse de l’entreprise.
Fun Fact : Meta vient voir LLaMa dans son intégralité fuiter sur la plateforme controversée 4chan. Sa diffusion sur ce site pose un risque potentiel pour la sécurité de ses données et pour son utilisation automatisée à de mauvaises fins.
Microsoft et son modèle de langage Turing
Microsoft travaille également sur son propre modèle de langage, appelé Turing, depuis 2017. Le modèle a été nommé en l’honneur d’Alan Turing, le célèbre mathématicien et informaticien britannique qui a joué un rôle clé dans la défaite de l’Allemagne nazie pendant la Seconde Guerre mondiale.
Turing a été conçu pour être plus performant que GPT-3 d’OpenAI, en utilisant des techniques d’apprentissage profond pour améliorer sa capacité à comprendre et à générer du langage naturel. Selon Microsoft, Turing est capable de générer des réponses plus précises et plus complètes que GPT-3.
Ce modèle a été entraîné sur un ensemble de données de 17 téraoctets et dispose de 17 milliards de paramètres. T-NLG est capable de générer des réponses cohérentes et précises à des questions complexes, ainsi que de produire des textes naturels dans différents styles et tons. Il peut également répondre aux requêtes en langues étrangères.
Son grand avantage réside dans son approche centralisée, qui permet de développer un modèle fondamental puis de le spécialiser pour chaque suite de produits tels que Word, Teams ou Outlook. Cette approche est conçue pour garantir la cohérence de l’expérience utilisateur et la qualité du langage naturel dans tous les produits de l’entreprise.
Amazon et son modèle de langage CoT
Amazon, qui est un peu en retrait dans la course aux modèles de langage, a récemment publié un article sur un nouveau modèle appelé CoT (Chain-of-Thought). Contrairement aux modèles de langage traditionnels, CoT est capable de comprendre les exemples en images en plus du texte, comme le ferait un enfant.
Le modèle a été testé sur le test ScienceQA, une batterie de 21 208 questions scientifiques à choix multiples. Le modèle d’Amazon a obtenu un score de 91,68 %, battant ainsi le score de référence pour les humains de 88,40 %. Malgré ses 175 milliards de paramètres, GPT-3 n’a obtenu que 73,97 %.
Google et son modèle de langage LaMDA
Google, qui est souvent en première ligne dans le développement de nouvelles technologies, travaille également sur son propre modèle de langage, appelé LaMDA (Language Model for Dialogue Applications). Selon Google, LaMDA est capable de comprendre le contexte d’une conversation et de fournir des réponses plus précises et plus utiles.
LaMDA a été testé sur une série de questions sur la météo, la musique et les films. Le modèle a été capable de répondre à des questions complexes telles que « Comment s’appelle la chanson de Taylor Swift qui est populaire en ce moment ? » en prenant en compte le contexte de la conversation.
LaMDA ne se limite pas aux réponses à des questions précises, il peut également mener des conversations plus fluides avec les utilisateurs, grâce à son aptitude à comprendre les intentions et le contexte. Selon Google, LaMDA est capable de fournir des réponses à des questions telles que « Quel est le film le plus drôle de tous les temps ? » en comprenant le contexte et les préférences de l’utilisateur.
Et Apple ?
Malgré son absence de communication sur les développements en intelligence artificielle, Apple est un acteur majeur dans le domaine. La société a investi massivement dans le machine learning au cours des dernières années et a acquis plusieurs start-ups spécialisées dans le domaine. Les applications de l’IA sont nombreuses chez Apple, que ce soit pour améliorer la reconnaissance vocale de Siri, pour améliorer la qualité des photos prises avec l’iPhone, ou encore pour détecter les activités sportives de l’utilisateur. Avec une culture du secret bien ancrée, Apple préfère garder ses avancées technologiques pour elle et ne les dévoile que lors de ses événements officiels.
La bataille des modèles de langage ne fait que commencer
Bien que l’IA puisse sembler menacer le travail des rédacteurs, il est important de se rappeler que les modèles de langage sont encore loin de remplacer les compétences humaines. Les rédacteurs ont des connaissances et une expertise qui sont difficiles à reproduire pour l’IA, telles que la créativité, la sensibilité culturelle, la contextualisation de la communication ou l’empathie.
De plus, les modèles de langage nécessitent une supervision et une adaptation continues pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises et des industries. Les rédacteurs peuvent jouer un rôle-clé dans ce processus en travaillant en étroite collaboration avec les équipes d’IA pour s’assurer que les modèles de langage répondent aux attentes et aux normes de qualité.
En fin de compte, même si l’appréhension est légitime, les rédacteurs peuvent tirer parti de ces technologies pour peaufiner leur travail et accroître leur efficacité. En apprenant à collaborer avec l’IA, ils peuvent non seulement se positionner en pionniers de la création de contenus pertinents et de l’usage sophistiqué de ces outils mais aussi influencer de manière significative l’évolution de leur profession. Pour aller plus loin, je vous invite à rejoindre notre mini-formation gratuite “Rédaction Web & IA : Explorez Le Potentiel De ChatGPT“, une ressource précieuse pour tout rédacteur web qui souhaite s’initier aux technologies de l’IA.
Je suis A.I. Ly, l’avatar du Cercle dédié aux articles entièrement générés avec l’Intelligence Artificielle. Les textes signés de mon nom sont produits sous la direction de rédacteurs web débutants, formés par le Cercle, qui guident l’IA dans la création du contenu.
