Modèles de langage IA génériques ou personnalisés : solutions NLP optimales

Les LLM génériques et personnalisés sont deux types de grands modèles de langage (LLM) utilisés dans le traitement du langage naturel (NLP).

Alors que les LLM génériques sont formés sur des ensembles de données vastes et diversifiés et peuvent effectuer un large éventail de tâches, les LLM personnalisés sont affinés sur des ensembles de données spécifiques et conçus pour effectuer une tâche particulière avec une plus grande précision. Le choix entre les LLM génériques et personnalisés dépend des besoins spécifiques de l'utilisateur et de la nature de la tâche.

Comprendre les LLM est important en PNL car ils génèrent du texte, répondent aux questions et effectuent d'autres tâches liées au langage. Ces modèles bouleversent le monde du marketing de contenu, et ceux qui exploitent les avantages uniques des modèles d’IA peuvent faire passer leurs efforts de marketing au niveau supérieur.

Alors, comment ça marche ?

Les LLM sont formés sur de grands ensembles de données textuelles et utilisent des méthodes statistiques pour apprendre les modèles et les structures linguistiques. Ces modèles génèrent un nouveau texte dont le style et la structure sont similaires au texte de l'ensemble de données d'entraînement. Les applications sont déjà immenses, mais seulement en investissant dans les bons modèles, outils et support.

Prêt à découvrir comment les modèles d'IA peuvent optimiser votre approche de la création de contenu ? Si tel est le cas, ce guide est fait pour vous.

Points clés à retenir:

• Les LLM génériques sont formés sur des ensembles de données vastes et diversifiés et peuvent effectuer diverses tâches. En revanche, les LLM personnalisés sont adaptés à des ensembles de données spécifiques et conçus pour effectuer une tâche spécifique avec une plus grande précision.
• Le choix entre les LLM génériques et personnalisés dépend des besoins spécifiques de l'utilisateur et de la nature de la tâche.
• Les LLM génèrent du texte, répondent à des questions et effectuent d'autres tâches liées à la langue en apprenant les modèles et les structures linguistiques grâce à des méthodes statistiques.

Comprendre les LLM

Les grands modèles de langage (LLM) sont des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) conçus pour comprendre et générer un langage de type humain. Ils sont formés sur d’énormes quantités de données textuelles, ce qui leur permet d’apprendre des modèles et des structures linguistiques.

Les LLM peuvent effectuer diverses tâches liées à la langue, notamment la traduction, la synthèse de texte et la réponse aux questions, et sont classés en deux catégories : génériques et personnalisées.

• Les LLM génériques sont pré-entraînés sur de grands ensembles de données et peuvent effectuer diverses tâches liées au langage. Ils sont conçus pour être flexibles et adaptables à différents domaines et applications. Cependant, ils peuvent nécessiter une intervention humaine.
• Les LLM personnalisés sont formés sur des données spécifiques à un domaine et sont conçus pour effectuer des tâches spécifiques dans un domaine particulier. Sur la base de ces résultats hautement personnalisés, vous pouvez accéder à un contenu proche de la version finale publiée sans trop d'intervention humaine.

Évolution des modèles de langage

L'évolution des LLM remonte au développement de modèles de langage statistique dans les années 1990. Ces modèles étaient basés sur la probabilité qu'un mot apparaisse dans un contexte donné.

À la fin des années 2000, le développement d’algorithmes d’apprentissage profond a permis la création de modèles de langage neuronal, plus précis et plus efficaces que les modèles statistiques.

Une percée dans les LLM n'a eu lieu qu'en 2017, lorsque Google a développé Transformer, une nouvelle architecture de réseau neuronal. L'architecture Transformer a permis la création de modèles de langage à grande échelle tels que GPT-2 et GPT-3, qui peuvent générer du texte de type humain avec une grande précision et fluidité.

Aujourd'hui, les LLM ont révolutionné le traitement du langage naturel (NLP), permettant le développement d'applications d'IA avancées telles que des chatbots, des assistants virtuels et des outils de traduction linguistique.

Alors, quelle est la prochaine étape ?

La capacité des LLM à comprendre et à générer un langage de type humain a ouvert de nouvelles possibilités d’interaction homme-machine. Elle a le potentiel de transformer la façon dont nous communiquons avec la technologie.

À partir de 2024, les outils d’IA générative sont de plus en plus courants, impactant de manière significative de nombreux secteurs, allant du marketing et du service client aux services de santé et financiers.

Au cours des prochaines années, la valeur du marché de l'IA connaîtra une croissance exponentielle, passant de 11,3 milliards de dollars en 2023 à environ 51,8 milliards de dollars d'ici 2028. Les applications et les cas d'utilisation évolueront également à travers les LLM génériques et personnalisés.

Voici un aperçu plus approfondi de la façon dont les LLM génériques se comparent aux LLM personnalisés et pourquoi les deux sont bénéfiques lorsqu'ils sont utilisés dans les bonnes circonstances.

LLM génériques

Les LLM génériques sont des modèles de langage pré-entraînés qui ne sont pas adaptés à une tâche ou à un domaine spécifique.

Ils sont formés sur des ensembles de données vastes et diversifiés pour apprendre les modèles et structures généraux du langage. Ces modèles sont ensuite utilisés comme point de départ pour diverses tâches de traitement du langage naturel, telles que la classification de texte, l'analyse des sentiments et la génération de langage.

Caractéristiques des LLM génériques

La vaste connaissance de la langue est ce qui caractérise les LLM génériques.

Ces modèles sont formés sur un large éventail de textes issus de différents domaines, genres et styles, ce qui leur permet de capturer les modèles et structures généraux du langage. Ces modèles sont généralement très volumineux et complexes, contenant des milliards de paramètres qui leur permettent d’apprendre à partir d’énormes quantités de données.

Avantages et limites

Les LLM génériques présentent plusieurs avantages par rapport aux LLM personnalisés.

• Ils sont facilement disponibles et faciles à utiliser, ne nécessitant aucune formation ou réglage supplémentaire. Ils sont également très polyvalents.
• Ils sont souvent plus précis que les LLM personnalisés dans les tâches liées à la compréhension générale du langage, telles que la modélisation du langage et la génération de texte.
• Ils peuvent être utilisés comme point de départ pour affiner des tâches ou des domaines spécifiques, économisant ainsi du temps et des ressources.

Cependant, les LLM génériques présentent également certaines limites.

• Ils peuvent ne pas être performants dans des domaines spécialisés qui nécessitent des connaissances et une terminologie spécifiques au domaine.
• Ils peuvent générer des résultats génériques ou non pertinents dans certains contextes.
• Ils peuvent être incapables de saisir les nuances et variations subtiles du langage spécifiques à un domaine ou un contexte particulier.

En résumé, les LLM génériques sont des modèles de langage puissants utilisés pour diverses tâches de traitement du langage naturel. Bien qu’ils présentent certaines limites, ils constituent souvent un bon point de départ pour affiner des tâches ou des domaines spécifiques.

LLM personnalisés

Les LLM personnalisés sont des modèles d'apprentissage automatique adaptés à des domaines ou des tâches spécifiques. Ils sont formés sur des ensembles de données spécialisés et affinés pour produire des résultats plus précis et pertinents. Ces modèles sont conçus pour surmonter les limites des LLM à usage général et fournir des résultats plus spécifiques et ciblés.

Caractéristiques des LLM personnalisés

Les LLM personnalisés possèdent plusieurs fonctionnalités qui les rendent uniques et utiles pour des tâches spécialisées.

Ces fonctionnalités incluent :

• Données de formation spécifiques au domaine : les LLM personnalisés sont formés sur des ensembles de données spécifiques au domaine ou à la tâche pour laquelle ils sont conçus. Cela leur permet d’apprendre le langage et les modèles de ce domaine avec plus de précision et de produire des résultats plus pertinents.
• Affinement : les LLM personnalisés sont affinés pour la tâche ou le domaine spécifique pour lequel ils sont conçus. Cela implique d'ajuster le modèle pré-entraîné pour mieux s'adapter aux données spécialisées et produire des résultats plus précis.
• Personnalisation : les LLM peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins de l'utilisateur. Cela inclut l'ajustement de l'architecture du modèle, des données de formation et le réglage fin des paramètres pour optimiser les performances pour la tâche ou le domaine spécifique.

Avantages et défis

Les LLM personnalisés présentent plusieurs avantages et défis lorsqu'il s'agit de décider de les utiliser pour une tâche ou un domaine spécifique.

Avantages:

• Précision : les LLM personnalisés sont plus précis que les LLM à usage général pour les tâches spécialisées. Ils sont formés sur des données spécifiques à un domaine et affinés pour produire des résultats plus précis et pertinents. Ces modèles génèrent un contenu unique qui résonne avec la voix d'une marque.
• Pertinence : les LLM personnalisés produisent des résultats plus pertinents pour des tâches ou des domaines spécifiques. Ils sont conçus pour apprendre le langage et les modèles d'un domaine spécifique, leur permettant ainsi de produire des résultats plus pertinents et utiles.
• Flexibilité : les LLM personnalisés peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques de l'utilisateur. Cela permet plus de flexibilité concernant l'architecture du modèle, les données d'entraînement et les paramètres de réglage fin.

Défis:

• Coût : les LLM personnalisés peuvent être coûteux à développer et à maintenir. Ils nécessitent des ensembles de données spécialisés et une expertise pour affiner le modèle, ce qui peut être coûteux.
• Problèmes éthiques : les LLM personnalisés peuvent également soulever des problèmes éthiques, en particulier lorsqu'ils sont utilisés pour des tâches sensibles telles que le traitement du langage naturel à des fins juridiques ou médicales. Il est important de veiller à ce que le modèle soit impartial et ne perpétue pas de stéréotypes ou de discrimination préjudiciables.
• Généralisation limitée : les LLM personnalisés sont conçus pour des tâches ou des domaines spécifiques et peuvent ne pas se généraliser correctement à d'autres tâches ou domaines. Cela signifie qu’ils peuvent ne pas être utiles pour des tâches en dehors de leur domaine ou tâche spécifique.

Analyse comparative

Les grands modèles de langage (LLM) sont devenus de plus en plus populaires ces dernières années en raison de leur capacité à effectuer diverses tâches. Il existe deux principaux types de LLM : génériques et personnalisés. La section suivante fournira une analyse comparative de ces deux types de LLM.

Indicateurs de performance

Les LLM génériques sont formés sur de grands ensembles de données et peuvent effectuer diverses tâches avec précision. Cependant, les résultats peuvent ne pas être aussi précis que ceux des LLM personnalisés lorsqu'il s'agit de domaines spécialisés.

Les LLM personnalisés sont formés sur des ensembles de données spécifiques et peuvent fournir des résultats plus précis dans des domaines spécialisés. Ils peuvent également être ajustés pour améliorer leurs performances sur des tâches spécifiques.

Scénarios d'application

Les LLM génériques conviennent aux applications qui nécessitent un large éventail de connaissances, telles que la traduction linguistique, l'analyse des sentiments et la synthèse. Ce modèle peut être utile aux entreprises lorsqu’une solution rapide est nécessaire, mais qu’il n’y a pas suffisamment de ressources pour développer un modèle personnalisé.

Les LLM personnalisés conviennent aux applications qui nécessitent des connaissances spécifiques à un domaine, telles que la recherche juridique, le diagnostic médical et l'analyse financière. Ce modèle est idéal pour les entreprises qui ont besoin de précision pour un problème spécifique, car ils peuvent être personnalisés en fonction d'ensembles de données spécifiques.

Implications financières

Le coût de développement et de déploiement de LLM personnalisés peut être plus élevé que celui des LLM génériques.

Développer et former un LLM personnalisé nécessite beaucoup de temps et de ressources. De plus, les LLM personnalisés nécessitent du matériel et une infrastructure spécialisés pour fonctionner efficacement. D'un autre côté, les LLM génériques sont facilement disponibles et peuvent être utilisés avec une configuration minimale. Cela dépend donc de ce dont vous avez besoin et de votre budget.

En résumé, les LLM génériques et personnalisés ont leurs forces et leurs faiblesses. Le choix du type de LLM à utiliser dépend de l'application spécifique et des ressources disponibles. Alors que les LLM génériques conviennent aux applications qui nécessitent un large éventail de connaissances, les LLM personnalisés sont idéaux pour les applications qui nécessitent des connaissances spécifiques à un domaine. Le coût de développement et de déploiement de LLM personnalisés est généralement plus élevé, alors gardez cela à l'esprit.

Considérations de développement

Plusieurs facteurs doivent être pris en compte lors du développement d’un modèle de langage. Cette section explorera les exigences en matière de données, la formation et le réglage du modèle, ainsi que les considérations en matière de maintenance et d'évolutivité pour les LLM génériques et personnalisés.

Exigences en matière de données

Les données sont le fondement de tout modèle de langage. Un LLM nécessite une grande quantité de texte pour s'entraîner.

Les LLM génériques, tels que GPT-3, sont formés sur des quantités massives de données provenant de diverses sources, notamment des livres, des articles et des sites Web. Cet accès leur permet de générer du texte sur un large éventail de sujets.

D'un autre côté, les LLM personnalisés nécessitent une collection de textes plus spécifiques. Les données utilisées pour former un LLM personnalisé doivent être pertinentes par rapport à la tâche qu'il effectuera. Par exemple, un LLM personnalisé conçu pour générer des documents juridiques nécessiterait l'accès à des corps de textes juridiques.

Formation et réglage du modèle

Une fois les données collectées, la formation du modèle de langage est la prochaine étape. Les LLM génériques sont pré-entraînés sur des quantités massives de données, ce qui les rend prêts. Cependant, les LLM personnalisés nécessitent une formation supplémentaire pour les affiner pour une tâche spécifique.

Le réglage du modèle est un processus itératif qui consiste à ajuster les hyperparamètres du modèle pour améliorer les performances. Ce processus peut prendre du temps et nécessiter une quantité importante de ressources informatiques. Cependant, il est essentiel d’obtenir les meilleures performances possibles du modèle.

Maintenance et évolutivité

Les LLM nécessitent une maintenance continue pour garantir qu’ils continuent de fonctionner correctement au fil du temps. Cela inclut la mise à jour du modèle avec de nouvelles données et son recyclage si nécessaire.

Les LLM génériques sont maintenus par les entreprises qui les développent, comme OpenAI. Les LLM personnalisés nécessitent une maintenance continue de la part de l'organisation qui les utilise.

L'évolutivité est également une considération importante lors du développement d'un LLM. Les LLM génériques sont conçus pour être hautement évolutifs, ce qui leur permet d'être utilisés simultanément par de nombreux utilisateurs. En revanche, les LLM personnalisés peuvent nécessiter des ressources supplémentaires pour évoluer à mesure que le nombre d'utilisateurs augmente.

Ainsi, le développement d’un LLM nécessite un examen attentif des exigences en matière de données, de la formation et du réglage du modèle, ainsi que de la maintenance et de l’évolutivité. Alors que les LLM génériques sont prêts à l'emploi, les LLM personnalisés nécessitent une formation supplémentaire et une maintenance continue. Cependant, les LLM personnalisés offrent l’avantage d’être adaptés à une tâche spécifique, ce qui les rend plus efficaces dans certaines situations.

Cas d'utilisation et études de cas

Considérez les cas d'utilisation suivants pour voir quelles applications s'appliquent à vous.

Applications spécifiques à l'industrie

Les grands modèles de langage ont des applications dans divers secteurs, notamment la santé, la finance, le droit, etc. Les LLM personnalisés sont particulièrement utiles dans ces secteurs car ils peuvent être adaptés pour répondre à des exigences spécifiques. Par exemple, les LLM personnalisés peuvent prédire les diagnostics des patients, analyser les images médicales et générer des rapports médicaux dans le secteur de la santé.

Les LLM personnalisés peuvent être utilisés dans le secteur juridique pour la gestion des contrats, la recherche juridique et l'analyse de documents. Par exemple, un cabinet d'avocats peut utiliser un LLM personnalisé pour analyser des documents juridiques et extraire des informations pertinentes telles que les clauses, les dates et les parties impliquées. Les LLM personnalisés peuvent être utilisés en finance pour la détection des fraudes, l'analyse des risques et la gestion des investissements.

Innovation et progrès

L'un des avantages les plus importants des LLM est leur capacité à générer du contenu basé sur une ou plusieurs invites d'un utilisateur. Cette fonctionnalité a été utilisée pour développer des chatbots et des assistants virtuels capables de répondre aux requêtes des clients, de fournir des recommandations de produits et même d'effectuer des réservations.

Par exemple, une chaîne hôtelière peut utiliser un LLM personnalisé pour développer un chatbot afin de répondre aux requêtes des clients concernant la disponibilité des chambres, les prix et les équipements. Le chatbot peut également effectuer des réservations et fournir des recommandations personnalisées en fonction des préférences du client.

Une autre innovation du LLM utilise l’IA neurosymbolique pour créer des cartes sémantiques de sujets très complexes. Un cabinet international de contrôle fiscal a utilisé des LLM et l’IA neurosymbolique pour créer des cartes sémantiques de crédits d’impôt R&D très complexes. Elle a également développé un copilote d’IA pour aider les fiscalistes à naviguer dans le code fiscal complexe.

Pour résumer, les LLM ont de nombreux cas d'utilisation et applications dans diverses industries. Les LLM personnalisés sont particulièrement utiles dans les secteurs où des exigences spécifiques doivent être remplies. La capacité des LLM à générer du contenu et à développer des chatbots et des assistants virtuels a également conduit à des avancées significatives dans le service client.

Tendances futures

À quoi pouvez-vous vous attendre ensuite ? Voici ce qu'il faut considérer.

Développement technologique

Le domaine des grands modèles linguistiques (LLM) évolue rapidement et de nouveaux développements technologiques devraient émerger dans un avenir proche. L’un des développements les plus importants consiste à intégrer le traitement du langage naturel (NLP) à d’autres technologies d’intelligence artificielle (IA).

Cette intégration permettra aux LLM d'interagir avec d'autres systèmes d'IA, tels que la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale, pour fournir des solutions plus complètes.

Un autre développement technologique attendu est l’utilisation de l’informatique quantique pour améliorer les performances des LLM. L'informatique quantique peut traiter de grandes quantités de données plus efficacement que l'informatique classique, permettant aux LLM de traiter des ensembles de données plus volumineux et de générer des résultats plus précis.

Prédictions du marché

Le marché des LLM devrait connaître une croissance significative dans les années à venir.

Selon un rapport récent, le marché du LLM devrait passer de 6,4 milliards USD en 2024 à 36,1 milliards USD d'ici 2030, avec un TCAC de 33,2 %. L’Amérique du Nord, qui abrite les principaux géants de la technologie, notamment Google, OpenAI et Microsoft, représentera le plus grand marché. Les secteurs qui dépendent fortement des LLM, notamment les soins de santé, le commerce électronique et la finance, stimuleront cette demande.

Une autre tendance du marché est la demande croissante de LLM personnalisés adaptés à des secteurs et à des cas d'utilisation spécifiques. Les LLM personnalisés offrent des résultats plus précis et pertinents que les résultats génériques, ce qui les rend plus précieux pour les entreprises. En conséquence, la demande de LLM personnalisés augmentera probablement dans les années à venir.

Dans l’ensemble, l’avenir des LLM semble prometteur, avec de nouveaux développements technologiques et une demande croissante qui stimulent la croissance du marché. À mesure que les entreprises adoptent des solutions linguistiques basées sur l’IA, les LLM joueront un rôle de plus en plus important en leur permettant de générer des textes de type humain et de relever divers défis liés au langage.

LLM génériques ou personnalisés – Prochaines étapes

Les LLM génériques et personnalisés présentent des avantages et des inconvénients.

Les LLM génériques sont pré-entraînés sur des ensembles de données volumineux et peuvent effectuer de nombreuses tâches sans réglage fin. Ils sont facilement disponibles et peuvent être facilement intégrés dans diverses applications. Cependant, ils peuvent ne pas être optimisés pour des domaines spécifiques et peuvent ne pas offrir le même niveau de précision que les LLM personnalisés.

D'un autre côté, les LLM personnalisés sont formés sur des ensembles de données spécifiques à un domaine et peuvent fournir des performances supérieures dans leurs domaines respectifs. Ils peuvent comprendre le contexte et les nuances d’un secteur ou d’un domaine spécifique, fournissant ainsi des résultats plus précis et pertinents. Cependant, leur formation et leur mise au point nécessitent des données et des ressources considérables.

Il est important d’examiner attentivement le cas d’utilisation et les exigences spécifiques avant de choisir entre des LLM génériques et personnalisés. Par exemple, un LLM générique peut suffire si la tâche est relativement simple et ne nécessite pas de connaissances spécifiques au domaine. Cependant, un LLM personnalisé peut être nécessaire si la tâche nécessite une grande précision et une compréhension de la terminologie spécifique au secteur.

Dans l’ensemble, les LLM sont des outils puissants qui ont révolutionné le traitement du langage naturel et ont le potentiel de transformer diverses industries. En comprenant les différences entre les LLM génériques et personnalisés, les entreprises et les développeurs peuvent décider quelle approche adopter pour obtenir les meilleurs résultats.

Dites bonjour à CoPilot scripté

Si vous êtes prêt à profiter du contenu basé sur l'IA sans les superflus génériques, Scripted CoPilot est ce qu'il vous faut.

Si vous avez exploré le monde des LLM et que vous en avez assez du contenu qui ne fait pas mouche, vous avez besoin d'une solution qui valorise votre marque, et pas seulement d'un outil qui crache des mots.

Depuis le lancement des outils basés sur l'IA, Scripted a accompagné le voyage, comprenant la valeur des dernières technologies. Nous sommes les seuls à adopter la technologie de l’IA, en combinant ses cas d’utilisation avec des rédacteurs et éditeurs humains experts.

Nous sommes désormais allés encore plus loin. Nous offrons aux entreprises comme la vôtre l’accès à une solution alliant la puissance de l’IA à la personnalité de votre marque. Désormais, vous pouvez créer du contenu 10 fois plus rapidement tout en restant fidèle à votre marque.

Fournissez simplement vos marchés cibles, vos offres, vos déclarations de mission, vos guides de style, etc., et découvrez la magie de Scripted CoPilot. Que vous souhaitiez générer des campagnes entières ou augmenter la production de contenu (sans perdre la voix de votre marque), Scripted CoPilot fait passer le concept de LLM personnalisé à un niveau supérieur.

Faites-en l’expérience par vous-même.

Questions fréquemment posées

Quels sont les avantages d’utiliser un LLM personnalisé par rapport à un LLM générique pour des besoins commerciaux spécifiques ?

Les LLM personnalisés sont conçus pour répondre aux besoins commerciaux spécifiques en exploitant les données et l'expertise spécifiques au domaine. Ils peuvent être formés pour identifier des modèles et des structures propres à un secteur particulier, ce qui donne lieu à des informations plus précises et pertinentes.

Ce niveau de personnalisation peut conduire à des améliorations significatives en termes d’efficacité, de productivité et de réduction des coûts. En revanche, les LLM génériques peuvent ne pas être adaptés à un secteur ou à un cas d'utilisation spécifique, ce qui entraîne des résultats moins précis.

Comment l’intégration de données spécifiques à l’entreprise améliore-t-elle les performances d’un LLM personnalisé ?

L'intégration de données spécifiques à l'entreprise dans un LLM personnalisé peut améliorer les performances en fournissant des informations plus pertinentes et plus précises. En entraînant le modèle sur des données propres à l'entreprise, il peut identifier des modèles et des structures spécifiques à l'entreprise. Cela peut conduire à des prévisions plus précises, à une meilleure prise de décision et à une efficacité améliorée.

Qu'est-ce qui distingue un LLM spécifique à un domaine d'un LLM à usage général ?

Un LLM spécifique à un domaine s'adresse à un secteur ou à un cas d'utilisation spécifique, tandis qu'un LLM à usage général est plus polyvalent et applicable à de nombreux cas d'utilisation. Les LLM spécifiques à un domaine sont formés sur des données spécifiques au secteur, ce qui permet d'obtenir des informations plus précises et pertinentes. En comparaison, les LLM à usage général ne sont peut-être pas aussi précis, mais peuvent être appliqués à un plus large éventail de cas d'utilisation.

De quelle manière les LLM améliorent-ils les modèles traditionnels d’apprentissage automatique ?

Les LLM améliorent les modèles traditionnels d'apprentissage automatique en étant plus centrés sur le langage. Ils sont conçus pour imiter les capacités de traitement du langage humain et peuvent analyser et comprendre les données textuelles plus efficacement. Cela les rend particulièrement utiles pour le traitement du langage naturel, l’analyse des sentiments et les chatbots. De plus, les LLM peuvent être personnalisés pour répondre à des secteurs ou à des cas d'utilisation spécifiques, ce qui permet d'obtenir des informations plus précises et pertinentes.

Comment les différents LLM se comparent-ils en termes de fonctionnalité et d’application ?

Plusieurs LLM différents sont disponibles, chacun avec ses forces et ses faiblesses. Les LLM les plus populaires incluent GPT-3, BERT et ELMO. GPT-3 est connu pour sa polyvalence et sa capacité à générer du texte de type humain, tandis que BERT est particulièrement utile pour les tâches de traitement du langage naturel.

À l’inverse, ELMO est conçu pour prendre en compte le contexte du texte, ce qui permet d’obtenir des prédictions plus précises. Le choix du LLM dépendra du cas d’utilisation spécifique et du secteur.

Quels sont quelques exemples de mises en œuvre réussies de LLM personnalisés dans l’industrie ?

Les LLM personnalisés ont été mis en œuvre avec succès dans diverses industries.

Par exemple, des infirmières auxiliaires virtuelles optimisées par des LLM personnalisés peuvent fournir une assistance 24h/24 et 7j/7 et répondre aux questions des patients sur leur état de santé de manière précise et spécifique à un domaine. Dans le secteur juridique, les LLM personnalisés peuvent être utilisés pour la recherche juridique et l'analyse des contrats, ce qui entraîne un gain de temps important et une précision améliorée.