Si vous êtes un passionné du traitement du langage naturel (NLP), vous remarquerez que deux concepts circulent : BERT et LLM.
BERT signifie Bidirectionnel Encoder Representations from Transformers, tandis que LLM signifie Large Language Model. Ces modèles ont amélioré la PNL à leur manière – grâce à leurs forces et leurs faiblesses.
Dans cet article, nous examinerons de plus près BERT et LLM et ce qu'ils ont à offrir. Commençons.
BERT – Plus précis et plus puissant
Google a développé BERT pour permettre une meilleure compréhension du contexte et un apprentissage par les mots. Il le fait en adoptant une approche bidirectionnelle où il apprend le contexte d'un mot en se renseignant sur les mots environnants (gauche et droite). Il surmonte les limitations des anciens modèles capables de lire uniquement le mot de droite.
BERT utilise un modèle basé sur un transformateur, qui est au cœur de la croissance rapide du domaine de recherche en PNL. Grâce à un savant mélange de compréhension contextuelle de la sémantique, BERT offre une grande précision et excelle dans la réponse à des questions ou des entités spécifiques. Ainsi, si une entreprise ou une organisation souhaite un modèle très précis et contextuel pour répondre aux requêtes, alors BERT est la voie à suivre.
Éléments internes de BERT
Techniquement, BERT utilise un transformateur bidirectionnel avec deux objectifs principaux : la prédiction de la phrase suivante et le modèle de langage masqué (MLM). Comme BERT est bidirectionnel, l’apprentissage sémantique du modèle s’effectue simultanément de gauche à droite et de droite à gauche.
En raison de sa forte dépendance à l'apprentissage, BERT nécessite une pré-formation avec des tonnes de données de tâches spécifiques. Sans une formation préalable appropriée, BERT pourrait ne pas fonctionner au niveau de précision attendu.
LLM - Fondamental pour les tâches de PNL
Les grands modèles linguistiques utilisent un modèle statistique qui prédit la séquence de mots. Cela donne au LLM une plus grande capacité à accomplir des tâches fondamentales de PNL. Par exemple, les générateurs de texte IA utilisent des modèles LLM pour générer du texte de type humain. Il est également efficace en reconnaissance vocale et en traduction automatique.
Contrairement à BERT, le modèle de langage peut gérer des requêtes fortement dépendantes du texte. Avec une capacité plus élevée à mémoriser le contexte, l'utilisateur peut interagir avec les modèles LLM plus en détail, ce qui lui donne la possibilité de résoudre des problèmes complexes nécessitant de mémoriser le contexte pendant une période de temps plus longue.
Les éléments internes du LLM
Dans LLM, vous trouverez l'utilisation de la mémoire à long terme (LSTM), un réseau neuronal récurrent avec des cellules de mémoire capables de stocker et de récupérer des informations avec des capacités de mémoire à long terme. LLM surmonte facilement les limitations de mémoire à court terme.
Si vous regardez attentivement, vous remarquerez que la plupart des LLM sont capables de générer du texte et nécessitent donc beaucoup de texte de pré-formation pour devenir plus précis. LLM utilise également l'apprentissage en profondeur comme moyen de comprendre les modèles à partir des données fournies. Une fois formé, le LLM est désormais capable d'aider l'utilisateur dans ses tâches quotidiennes. Ces modèles et la reconnaissance de connexion aident à identifier des modèles pour générer du nouveau contenu.
Applications et limites du BERT
BERT a des tonnes d'applications dans le domaine de la PNL. Certains des plus notables sont les suivants :
- Comparez les phrases pour mesurer la similarité sémantique.
- Classer le texte en fonction de la classification.
- Utilisez BERT pour comprendre le contexte de requête de l'utilisateur afin de lui donner de meilleurs résultats.
- Effectuez une analyse des sentiments basée sur les aspects.
- Fournir des recommandations précises aux utilisateurs en fonction de la description des entrées.
Cependant, il présente des limites que vous devez connaître. Ces limitations incluent les éléments suivants :
- Vous devez investir beaucoup de temps de formation et de ressources informatiques pour faire fonctionner BERT.
- BERT a du mal avec les tâches auto-régressives, c'est-à-dire prédire les jetons lors d'interférences.
- BERT n'a qu'une longueur d'entrée maximale de 512 jetons, limitant ses cas d'utilisation.
Applications et limites du LLM
LLM offre une grande variété d'applications, notamment les suivantes :
- Résultats des moteurs de recherche améliorés avec une meilleure compréhension du contexte.
- Amélioration des performances des robots IA et des assistants, offrant aux détaillants la possibilité d'assurer le service client.
- La capacité des LLM à se pré-former avec un large ensemble de données diversifiées le rend excellent en traduction.
- Le SecPALM LLM de Google peut en apprendre davantage sur le comportement des scripts et identifier les comportements malveillants.
- Excellent choix pour une création de contenu unique
- Offre la génération de code, la complétion de code et la détection de bogues.
Comparaison de BERT et de LLM : devriez-vous choisir BERT ou LLM ?
Le choix entre BERT et LLM dépend de vos besoins. Les deux modèles de PNL excellent dans ce qu’ils font. C’est donc à vous de choisir celui qui correspond à vos besoins.
Par exemple, si vous souhaitez un modèle qui excelle en sémantique (contexte bidirectionnel) et en compréhension du contexte linguistique, alors BERT répond à vos besoins. Il peut bien fonctionner dans différentes tâches de PNL où vous devez effectuer une analyse des sentiments, une reconnaissance d'entité ou une réponse à des questions. Cependant, avant de choisir BERT, vous devez être conscient du fait que cela nécessite beaucoup de données spécifiques à la pré-formation. Il doit également être spécifique au domaine. Une autre chose sur laquelle vous devez varier, ce sont les ressources informatiques. BERT nécessite des ressources de calcul importantes.
LLM, en revanche, est un bon choix si vous recherchez un modèle de langage moins gourmand en calcul. LLM convient également bien aux cas d'utilisation dans lesquels vous disposez d'un ensemble de données limité, non spécifique à un domaine particulier. Cela en fait un excellent choix pour les tâches de PNL telles que la reconnaissance vocale. Comme LLM peut mémoriser les informations plus longtemps, il constitue également un excellent choix pour toute tâche nécessitant une mémorisation du contexte.
Conclusion
Dans le monde de la PNL, BERT et LLM offrent des capacités uniques. Les deux ont leurs limites, mais surtout, ils ont des capacités uniques pour résoudre des problèmes cruciaux de PNL. BERT est un excellent modèle PNL capable d'offrir un apprentissage bidirectionnel. Grâce à une compréhension approfondie de la sémantique et du contexte, il offre aux utilisateurs l'outil nécessaire pour prendre en charge une gestion puissante des tâches.
LLM, en revanche, propose une approche plus détendue avec accès à la mémorisation du contexte à long terme sans avoir besoin d'être lourd en calcul.
