Comment utiliser les MLD dans nos projets ?

Nous utilisons principalement les LLM dans le contexte des chatbots qui traitent avec les utilisateurs finaux dans un domaine de collecte d'informations ou de manière plus générative dans un projet exploratoire aidant les jeunes à trouver un but dans la vie.

Parce que c'est la chose la plus importante.

ChatGPT aide les étudiants à trouver un but dans la vie (étude de cas)

Ikigai+ est un chatbot conçu pour aider les étudiants à explorer leurs valeurs fondamentales, leur objectif de vie et leurs forces uniques par le biais d'une réflexion structurée sur eux-mêmes et de dialogues engageants avec leurs pairs. Son objectif est de permettre aux étudiants d'appliquer leurs talents distincts à des questions personnellement significatives qui ont un impact sur le monde en général, comme l'a souligné Damon en 2008.

Le chatbot facilite les conversations approfondies alimentées par des modèles d'IA formés par des experts et utilise des questionnaires validés pour évaluer les points forts de la carrière. Il encourage les utilisateurs à découvrir les besoins de la société par le biais de questions guidées et de recommandations de médias. Les utilisateurs peuvent discuter de leurs résultats avec l'IA (nommée Spark) et leurs pairs, ce qui les aide à identifier leur "Ikigai", un concept japonais qui représente la raison d'être d'une personne.

Ikigai+ est utilisé dans le domaine de l'éducation, notamment dans le cadre d'un projet de l'université de Cergy Paris, qui comprend des ateliers Ikigai pour 40 000 étudiants visant à relever les défis sociétaux et écologiques. Ces ateliers font partie d'une initiative plus large de l'université, CY Generations, qui vise à encourager l'innovation durable par la recherche, la formation et l'entrepreneuriat.

Les réactions des étudiants qui ont participé aux ateliers Ikigai ont été extrêmement positives, nombre d'entre eux ayant constaté une profonde prise de conscience de leur vie personnelle et professionnelle, une meilleure connaissance de soi et un sens plus clair de l'objectif à atteindre.

L'Institut Learning Planet, qui supervise le projet, se concentre sur la création de méthodes d'apprentissage et de coopération innovantes qui répondent aux besoins des jeunes et de la planète, en soutenant une variété d'initiatives éducatives et sociales.

Nous avons construit un serveur Discord connecté à un site framework basé sur Python qui nous permet de construire des scénarios réutilisables mélangeant des questions scénarisées avec LLM (le GPT-4 d'OpenAI est utilisé) lorsque nous devons résumer, générer ou analyser des réponses non structurées de la part des étudiants. L'utilisation de Discord était une très bonne idée, car il permet d'atteindre le public ciblé, coûte cinq fois moins cher qu'une application mobile et est parfaitement adapté aux chatbots.

IA vocale + LLMs + Scripts pour remplacer les humains dans les appels et les textes répétitifs

L'une des meilleures utilisations du LLM (modèle de langage) dans les logiciels est la compréhension ou la production de langage. Cependant, lorsqu'il est utilisé en production, le principal risque est celui des hallucinations, c'est pourquoi nous limitons son utilisation à des tâches linguistiques spécifiques. Prenons un exemple concret.

L'intelligence artificielle LLM au service des vendeurs

Nous avons constaté que les vendeurs de nombreuses agences de travail temporaire passaient 30 à 60 minutes par jour à s'occuper de travailleurs qui ne se présentaient pas à leur poste, ce qui entraînait des problèmes pour les clients et des pertes financières. Pour remédier à ce problème, nous avons mis au point un système qui contacte automatiquement les travailleurs avant leur travail par SMS, appel ou WhatsApp. S'ils ne répondent pas, le système propose le travail à quelqu'un d'autre. Ce système est relié à une base de données de travailleurs, de clients et de missions, ce qui facilite la recherche de remplaçants.

Les LLM en valent-ils la peine ?

Les LLM changent indéniablement la donne, en introduisant toute une série de nouvelles fonctionnalités dans le développement de logiciels. Leur capacité directe à saisir l'intention de l'utilisateur marque une révolution. Désormais, au lieu de formulaires complexes et de conceptions d'interface utilisateur, il suffit d'un simple échange de texte pour communiquer avec les utilisateurs via leur support préféré, qu'il s'agisse d'un courrier électronique ou d'une application de messagerie.

Dans nos projets low-code et headless CMS, les LLM brillent le plus dans les domaines suivants :

1. Extraction d'informations structurées à partir de textes: Elle comprend la classification, l'identification des entités nommées et l'extraction des éléments importants tels que les dates, les nombres et les destinations.

2. Synthèse de texte: Particulièrement utiles dans nos projets de médias headless CMS, les LLM aident à créer des descriptions d'articles, à générer des titres, à relire le contenu et à extraire les faits essentiels.

3. La traduction: Intégrées de manière transparente dans nos flux de travail, les tâches de traduction sont gérées efficacement, ce qui améliore nos projets CMS headless .

4. Compréhension des intentions: En analysant les conversations de messagerie, les LLM excellent dans l'extraction de l'intention de l'utilisateur, ce qui permet d'effectuer des tâches telles que la recherche d'heures de travail pour le mois précédent ("combien d'heures ai-je travaillé le mois dernier ?").

Quelle est la meilleure IA/LLM ?

Nous nous appuyons principalement sur les moteurs Claude 3 et GPT-4 d'OpenAI, que nous considérons comme les meilleurs disponibles, en concurrence étroite avec Gemini de Google. Toutefois, comme le domaine évolue rapidement, ce qui est considéré comme le meilleur peut changer en l'espace de quelques semaines.

Grands modèles linguistiques intégrés dans vos applications

Lorsque vous intégrez des LLM dans vos applications, demandez-vous s'il s'agit d'une fonction périphérique ou du cœur de votre application. Les interfaces conversationnelles, comme celles de WhatsApp ou Telegram, sont pratiques, mais elles ne sont pas toujours le meilleur choix. Si les LLM peuvent améliorer l'expérience des utilisateurs, certaines tâches, comme la création de rapports de données, sont mieux adaptées aux formats traditionnels tels que les tableaux et les graphiques.

Cependant, les LLM excellent dans des tâches telles que l'affinement des critères de recherche par le biais d'interactions conversationnelles. Envisagez également d'exploiter les conversations par courriel pour les applications d'entreprise internes afin de rationaliser les processus, en permettant aux utilisateurs de demander des rapports directement par courriel au lieu de naviguer dans les menus d'une application Web.

ChatGPT alternatives pour le codage

Bien que ChatGPT ait fait des progrès significatifs en matière d'assistance au codage, il existe plusieurs alternatives à ChatGPT qui offrent des avantages uniques aux codeurs.

GitHub Copilot, développé en collaboration avec OpenAI, est un assistant IA qui propose des suggestions de code à la volée. Il s'intègre parfaitement à votre processus de codage sur GitHub, ce qui en fait un choix privilégié pour de nombreux développeurs.

Une autre alternative notable est Cursor. Cet outil fournit non seulement des suggestions de code générées par l'IA, mais offre également des fonctionnalités telles que l'amélioration du code et la correction des bogues.

Tabnine est un excellent choix pour ceux qui recherchent des suggestions automatiques avancées basées sur l'IA. Il a été formé sur un vaste ensemble de programmes open-source, ce qui garantit des suggestions de code pertinentes sur le plan contextuel.

Google Bard, développé par Google, est une autre alternative puissante. Il est connu pour ses performances améliorées en matière de raisonnement, de codage et de capacités multilingues.

Enfin, Megatron-Turing NLG se distingue en tant que modèle de langage dédié à la génération de langage naturel expansif, ce qui en fait un outil puissant pour le codage.

Comment fonctionnent les LLM ?

Les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT fonctionnent en prédisant et en sélectionnant le mot suivant dans une séquence sur la base de probabilités dérivées de vastes ensembles de données. Ces modèles génèrent des textes adaptés au contexte et cohérents d'un point de vue stylistique en utilisant un système qui calcule la probabilité des séquences de mots. Ce processus est essentiel car le grand nombre de combinaisons de mots possibles dépasse ce qui est disponible dans les textes générés par l'homme.

Les grands modèles de langage ne fonctionnent pas en mémorisant le texte, mais en comprenant l'utilisation contextuelle des mots grâce aux modèles observés dans leurs données d'apprentissage. Cette approche leur permet de produire des résultats qui imitent étroitement le texte écrit par l'homme, ce qui suggère une simplicité et une régularité de type règle dans le langage humain que ces modèles peuvent exploiter.

En termes d'architecture, les grands modèles de langage s'appuient souvent sur des modèles transformateurs, qui sont particulièrement efficaces pour les tâches impliquant le langage humain. Les transformateurs utilisent un mécanisme d'attention qui aide le modèle à se concentrer sur les parties pertinentes des données d'entrée lorsqu'il fait des prédictions. Cette caractéristique permet au modèle de gérer les dépendances et les nuances dans l'utilisation du langage, ce qui est essentiel pour produire un texte cohérent et pertinent sur le plan contextuel.

Dans l'ensemble, le succès des grands modèles de langage dans des tâches telles que la génération de textes indique qu'il est possible de mieux comprendre la structure et les règles du langage humain, en soutenant les efforts scientifiques plus larges visant à comprendre et à modéliser les processus cognitifs associés au langage.

Comment améliorer les LLM grâce à l'approche "Tree of Thought" ?

Tree of Thoughts, ou ToT, est une nouvelle méthode qui améliore la façon dont les modèles de langage résolvent des problèmes complexes. Traditionnellement, les modèles de langage fonctionnent de manière séquentielle, en prenant une décision à la fois, ce qui peut limiter leur capacité à résoudre des problèmes nécessitant une réflexion plus stratégique ou la révision de décisions antérieures. La ToT change cela en permettant à un modèle de langage d'explorer plusieurs voies ou pensées à la fois, puis de décider de la voie à suivre en fonction des évaluations qu'il fait en cours de route. Cette méthode se rapproche davantage de la résolution de problèmes par l'être humain, qui peut envisager différentes possibilités avant de décider du meilleur plan d'action.

Ce qui rend la ToT particulièrement puissante, c'est sa flexibilité et son adaptabilité. Il peut générer une variété de solutions potentielles ou de "pensées" et peut revenir en arrière ou regarder vers l'avant pour prendre de meilleures décisions. Ce processus est structuré comme un arbre dont chaque branche représente une voie de décision potentielle, et le modèle navigue à travers cet arbre pour trouver la solution la plus prometteuse. La structure arborescente permet également au modèle d'évaluer et d'affiner ses choix en permanence, ce qui est essentiel pour les tâches décisionnelles complexes que les modèles de langage standard ne parviennent pas à maîtriser. En simulant un processus de prise de décision plus délibéré et réfléchi, ToT améliore considérablement les capacités de résolution de problèmes des modèles linguistiques.

Comment s'assurer que votre LLM donne des réponses précises en plus de votre contenu ?

Retrieval Augmented Generation (RAG) représente une fusion sophistiquée de modèles de langage traditionnels avec des techniques dynamiques de recherche d'informations pour traiter les limitations inhérentes à la base de connaissances statique des grands modèles de langage (LLM) pré-entraînés. Cette méthode améliore considérablement la capacité du modèle à traiter et à répondre à des requêtes qui exigent des connaissances actualisées ou une expertise spécifique à un domaine sur lequel le LLM n'a pas été explicitement formé.

L'avantage principal de RAG réside dans son architecture, qui intègre de manière transparente la recherche de documents externes dans le processus de génération de MLD. Dans la pratique, lorsqu'une requête est reçue, RAG commence par identifier et récupérer les documents ou les fragments de données pertinents dans une base de données externe continuellement mise à jour. Il peut s'agir de bases de données structurées ou de vastes ensembles de données non structurées, comme l'intégralité de Wikipédia ou des articles spécialisés.

Une fois les informations pertinentes récupérées, elles sont introduites dans le LLM en même temps que la requête originale. Cet apport combiné enrichit considérablement le contexte disponible pour le modèle, ce qui lui permet de générer des réponses qui sont non seulement plus riches sur le plan contextuel, mais aussi plus précises et plus spécifiques à la requête en question. Ce mécanisme permet à RAG de contourner l'un des principaux inconvénients des LLM statiques, à savoir leur incapacité à intégrer de nouvelles connaissances après l'entraînement sans subir un processus de réentraînement gourmand en ressources.

En outre, les systèmes RAG peuvent être finement adaptés aux besoins d'applications spécifiques sans nécessiter de formation supplémentaire. Par exemple, dans les applications médicales où les derniers résultats de la recherche peuvent modifier les meilleures pratiques de traitement, RAG peut extraire les articles de recherche les plus récents et les plus pertinents pour fournir des conseils médicaux actualisés. De même, dans les services financiers, RAG peut extraire les dernières données du marché et les analyses d'experts pour offrir des informations financières en temps réel.

D'un point de vue technique, le succès d'un système de RAG dépend de l'efficacité de son mécanisme d'extraction et de l'intégration ultérieure des données extraites dans le processus de génération linguistique. Le composant de recherche doit être capable de comprendre l'essence sémantique de la requête afin de récupérer les informations pertinentes. Les techniques avancées d'intégration de vecteurs, souvent affinées sur des corpus spécifiques à un domaine, jouent un rôle crucial à cet égard, en garantissant que le processus de recherche est à la fois précis et aligné sur le contexte de la requête.

Du côté de la génération, le défi consiste à synthétiser efficacement les informations récupérées avec la requête originale pour produire des réponses cohérentes, pertinentes et factuellement exactes. Cela implique souvent des algorithmes sophistiqués qui peuvent équilibrer l'entrée des documents récupérés avec la connaissance préexistante encodée dans le LLM, en atténuant les problèmes tels que la redondance de l'information ou l'hallucination de faits incorrects.

Essentiellement, le RAG transforme les LLM de dépôts statiques de connaissances préformées en systèmes dynamiques capables d'accéder à des informations externes et de les intégrer. Cela permet non seulement d'étendre l'utilité des LLM dans les applications du monde réel, mais aussi d'améliorer considérablement leurs performances dans les tâches à forte intensité de connaissances où l'exactitude et la mise à jour des informations sont primordiales.

Quelle IA est meilleure que ChatGPT ?

Dans la dernière évaluation extensive de grands modèles de langage (LLM) allant de 7 milliards à 70 milliards de paramètres, y compris les leaders de l'industrie comme ChatGPT et GPT-4, une comparaison méticuleuse révèle des aperçus nuancés sur les capacités des modèles, en particulier dans les contextes multilingues et l'adhésion à l'instruction.

Ce test complet comprenait une évaluation structurée à l'aide d'examens professionnels de formation à la protection des données en allemand. Les modèles ont été évalués sur leur capacité à traduire et à comprendre avec précision des instructions en allemand, à traiter l'information, puis à répondre avec précision à des questions à choix multiples posées en anglais. Ce défi bilingue a été conçu pour refléter les applications du monde réel où la compréhension et la précision des résultats entre les langues sont cruciales.

Performance des modèles en fonction de la taille

Les modèles plus grands ont généralement obtenu de meilleurs résultats que leurs homologues plus petits, les modèles 70B faisant preuve d'une plus grande précision et d'un meilleur respect des instructions complexes. Des modèles comme lzlv_70B et SynthIA-70B ont notamment obtenu des scores parfaits, ce qui témoigne de leur capacité à traiter des tâches multilingues nuancées.

Respect des instructions

Un aspect critique de l'évaluation était la capacité des modèles à suivre des instructions spécifiques, telles que répondre par un simple "OK" ou modifier la longueur de leurs réponses en fonction de la commande. Ici, la disparité entre les modèles était prononcée, certains ne parvenant pas à ajuster leurs réponses de manière appropriée, ce qui souligne les défis de la programmation des LLM pour gérer les indices conversationnels dynamiques.

Sensibilité du format

Les performances des modèles varient également de manière significative en fonction du format d'entrée, ce qui suggère que l'optimisation du format pourrait être aussi cruciale que la sélection du modèle en fonction de l'application spécifique.

Personnalisation et mise au point

Les résultats suggèrent qu'au-delà de la puissance de traitement brute, la capacité de personnaliser et d'affiner les LLM pour des types de tâches spécifiques - en particulier celles qui requièrent des capacités interlinguistiques et un respect strict des instructions - est essentielle pour les applications pratiques.

Sélection de modèles pour des tâches spécifiques

En fonction des exigences spécifiques d'une tâche, qu'il s'agisse d'une génération créative ou d'une formation stricte à la confidentialité des données, différents modèles et configurations peuvent être plus efficaces, ce qui souligne l'importance d'une sélection ciblée des modèles dans le déploiement efficace des LLM.