Quelles sont les différences entre l’IA générative et les grands modèles linguistiques ? Quel est le lien entre ces deux technologies à la mode ? Dans cet article, nous examinerons leur lien.
Pour expliquer le concept, j’ai demandé à ChatGPT de me donner quelques analogies pour comparer l’IA générative et les grands modèles linguistiques (LLM), et en tant que représentant de l’IA générative, ChatGPT a tenté d’occuper toute la place. Par exemple, il a suggéré que « l’IA générative était le moulin à paroles des soirées cocktail qui alimentait la conversation avec des anecdotes extravagantes, tandis que les LLM étaient des bibliothécaires méticuleux qui cataloguaient tous les mots prononcés lors de chaque fête ». Alors, qui a l’air le plus amusant ? Eh bien ChatGPT, car sans les LLM, tu n’existerais pas.
Les outils d’IA générateurs de texte comme ChatGPT et les LLM sont inextricablement liés. Les LLM ont connu une croissance exponentielle au cours des dernières années et alimentent l’IA générative en lui fournissant les données dont elle a besoin. En effet, nous n’aurions rien de comparable à ChatGPT sans les données et les modèles permettant de les traiter.
Ici, vous pouvez découvrir une autre question fréquente : IA générative et apprentissage automatique
Trois faits sur l’IA générative et les LLM.
Trois éléments majeurs ressortent de la comparaison entre l’IA générative et les LLM.
1. Tous les outils d’IA générative ne sont pas construits sur des LLM, mais tous les LLM sont une forme d’IA générative.
L’IA générative est une catégorie générale pour un type d’IA, se référant à toute intelligence artificielle capable de créer un contenu original. Les outils d’IA générative sont construits sur des modèles d’IA sous-jacents, tels qu’un grand modèle linguistique (LLM). Les LLM sont la partie de l’IA générative qui génère du texte.
2. Les LLM génèrent des textes.
Auparavant, les LLM ne pouvaient accepter que des textes en entrée. Lorsque OpenAI a lancé ChatGPT en 2022, il était basé sur un LLM textuel, GPT-3. Mais aujourd’hui, avec le développement des LLM « multimodaux », ces LLM peuvent accepter en entrée des données audio, des images, etc. L’itération suivante d’OpenAI, GPT-4, est un exemple de LLM multimodal.
L’IA générative et les LLM vont tous deux révolutionner les industries, mais de manière différente. L’IA générative pourrait changer la façon dont nous faisons de la modélisation 3D, produisons des vidéos ou créons des assistants vocaux et d’autres sons. Les LLM se concentreront davantage sur la création de contenu textuel, mais auront encore d’autres utilisations importantes (et pourraient jouer un rôle dans des options d’IA générative plus larges telles que les assistants vocaux).
3. Le nombre de LLM ne cesse de croître.
Les LLM existent depuis le début des années 2010, mais ils ont gagné en popularité lorsque de puissants outils d’IA générative tels que ChatGPT et Bard de Google ont été lancés. Everest Group note que l’une des raisons pour lesquelles l’année 2023 a connu une telle croissance exponentielle est l’expansion des paramètres dans les grands modèles linguistiques, GPT-4 comptant plus de 175 milliards de paramètres.
Voici, en résumé, la différence entre l’IA générative et les grands modèles linguistiques : l’IA générative est une catégorie qui contient une myriade d’outils conçus pour utiliser les informations des LLM et d’autres types de modèles d’IA utilisant l’apprentissage automatique pour générer de nouveaux contenus, tandis qu’un LLM est un type de modèle d’IA qui utilise l’apprentissage automatique basé sur des milliards de paramètres pour comprendre et produire du texte.
ChatGPT a-t-il raison au sujet du moulin à paroles et de la bibliothécaire ? Je ne veux pas l’admettre, mais peut-être que oui.
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