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Intelligence artificielle

Dévoilement du panneau de contrôle : paramètres clés façonnant les résultats du LLM

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Les grands modèles linguistiques (LLM) sont apparus comme une force de transformation, ayant un impact significatif sur des secteurs tels que la santé, la finance et les services juridiques. Par exemple, une étude récente de McKinsey a constaté que plusieurs entreprises du secteur financier exploitent les LLM pour automatiser les tâches et générer des rapports financiers.

De plus, les LLM peuvent traiter et générer des formats de texte de qualité humaine, traduire des langues de manière transparente et fournir des réponses informatives à des requêtes complexes, même dans des domaines scientifiques de niche.

Ce blog aborde les principes fondamentaux des LLM et explore comment le réglage fin de ces modèles peut libérer leur véritable potentiel, favorisant l'innovation et l'efficacité.

Comment fonctionnent les LLM : prédire le mot suivant dans la séquence

Les LLM sont des centrales basées sur les données. Ils sont formés sur d’énormes quantités de données textuelles, comprenant des livres, des articles, du code et des conversations sur les réseaux sociaux. Ces données de formation exposent le LLM aux modèles et nuances complexes du langage humain.

Au cœur de ces LLM se trouve une architecture de réseau neuronal sophistiquée appelée transformateur. Considérez le transformateur comme un réseau complexe de connexions qui analyse les relations entre les mots au sein d'une phrase. Cela permet au LLM de comprendre le contexte de chaque mot et de prédire le mot le plus susceptible de suivre dans la séquence.

Considérez-le comme ceci : vous fournissez au LLM une phrase comme «Le chat était assis sur…« À partir de ses données de formation, le LLM reconnaît le contexte »Le chat s'est assis sur le") et prédit le mot le plus probable à suivre, tel que "tapis.» Ce processus de prédiction séquentielle permet au LLM de générer des phrases entières, des paragraphes et même des formats de texte créatifs.

Paramètres LLM de base : réglage fin de la sortie LLM

Maintenant que nous comprenons le fonctionnement de base des LLM, explorons le panneau de configuration, qui contient les paramètres qui affiner leur production créative. En ajustant ces paramètres, vous pouvez orienter le LLM vers la génération d'un texte qui correspond à vos besoins.

1. Températures

Imaginez la température comme un cadran contrôlant le caractère aléatoire de la sortie du LLM. Un réglage à haute température injecte une dose de créativité, encourageant le LLM à explorer des choix de mots moins probables mais potentiellement plus intéressants. Cela peut conduire à des résultats surprenants et uniques, mais augmente également le risque de texte absurde ou non pertinent.

À l’inverse, un réglage à basse température maintient le LLM concentré sur les mots les plus probables, ce qui donne lieu à des résultats plus prévisibles mais potentiellement robotiques. La clé est de trouver un équilibre entre créativité et cohérence pour vos besoins spécifiques.

2. Top-k

L'échantillonnage Top-k agit comme un filtre, empêchant le LLM de choisir le mot suivant parmi l'univers entier des possibilités. Au lieu de cela, il limite les options aux k mots les plus probables en fonction du contexte précédent. Cette approche aide le LLM à générer un texte plus ciblé et cohérent en l'éloignant des choix de mots totalement non pertinents.

Par exemple, si vous demandez au LLM d'écrire un poème, l'utilisation d'un échantillonnage top-k avec une faible valeur k, par exemple k = 3, pousserait le LLM vers des mots communément associés à la poésie, comme «love», « Cœur," ou "rêve", plutôt que de s'égarer vers des termes sans rapport comme "calculatrice" ou "économie".

3. Top-p

L'échantillonnage top-p adopte une approche légèrement différente. Au lieu de restreindre les options à un nombre fixe de mots, il fixe un seuil de probabilité cumulée. Le LLM ne considère alors que les mots compris dans ce seuil de probabilité, assurant un équilibre entre diversité et pertinence.

Disons que vous souhaitez que le LLM rédige un article de blog sur l'intelligence artificielle (IA). L'échantillonnage Top-p vous permet de définir un seuil qui capture les mots les plus probables liés à l'IA, tels que «machine learning" et "algorithmes ». Cependant, cela permet également d’explorer des termes moins probables mais potentiellement perspicaces comme «éthique" et "limites" .

4. Limite de jetons

Imaginez un jeton comme un seul mot ou un signe de ponctuation. Le paramètre token limit vous permet de contrôler le nombre total de jetons générés par le LLM. Il s'agit d'un outil crucial pour garantir que votre contenu créé par LLM respecte les exigences spécifiques en matière de nombre de mots. Par exemple, si vous avez besoin d'une description de produit de 500 mots, vous pouvez définir la limite de jetons en conséquence.

5. Arrêter les séquences

Les séquences d'arrêt sont comme des mots magiques pour le LLM. Ces phrases ou caractères prédéfinis signalent au LLM d'arrêter la génération de texte. Ceci est particulièrement utile pour empêcher le LLM de rester coincé dans des boucles sans fin ou de sortir des tangentes.

Par exemple, vous pouvez définir une séquence d'arrêt comme «FIN" pour demander au LLM de mettre fin à la génération de texte une fois qu'il rencontre cette phrase.

6. Bloquer les mots abusifs

Le paramètre « bloquer les mots abusifs » est une protection essentielle, empêchant les LLM de générer un langage offensant ou inapproprié. Ceci est essentiel pour maintenir la sécurité de la marque dans diverses entreprises, en particulier celles qui s'appuient fortement sur la communication publique, comme les agences de marketing et de publicité, les services clients, etc.

De plus, le blocage des propos abusifs oriente le LLM vers la génération de contenus inclusifs et responsables, une priorité croissante pour de nombreuses entreprises aujourd'hui.

En comprenant et en expérimentant ces contrôles, les entreprises de divers secteurs peuvent tirer parti des LLM pour créer un contenu ciblé de haute qualité qui trouve un écho auprès de leur public.

Au-delà des bases : explorer des paramètres LLM supplémentaires

Bien que les paramètres évoqués ci-dessus fournissent une base solide pour contrôler les résultats du LLM, il existe des paramètres supplémentaires permettant d'affiner les modèles pour une grande pertinence. Voici quelques exemples:

  • Pénalité de fréquence : Ce paramètre décourage le LLM de répéter trop fréquemment le même mot ou la même phrase, favorisant ainsi un style d'écriture plus naturel et varié.
  • Pénalité de présence : Cela décourage le LLM d'utiliser des mots ou des expressions déjà présents dans l'invite, l'encourageant à générer un contenu plus original.
  • Pas de répétition du N-Gram : Ce paramètre empêche le LLM de générer des séquences de mots (n-grammes) apparaissant déjà dans une fenêtre spécifique dans le texte généré. Il aide à prévenir les schémas répétitifs et favorise un flux plus fluide.
  • Filtrage Top-k : Cette technique avancée combine l’échantillonnage top-k et l’échantillonnage noyau (top-p). Il vous permet de restreindre le nombre de mots candidats et de définir un seuil de probabilité minimum au sein de ces options. Cela permet un contrôle encore plus fin sur la direction créative du LLM.

Expérimenter et trouver la bonne combinaison de paramètres est essentiel pour libérer tout le potentiel des LLM pour vos besoins spécifiques.

Les LLM sont des outils puissants, mais leur véritable potentiel peut être libéré en ajustant avec précision les paramètres de base tels que la température, le top-k et le top-p. En ajustant ces paramètres LLM, vous pouvez transformer vos modèles en assistants métiers polyvalents capables de générer différents formats de contenu adaptés à des besoins spécifiques.

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