Les grands modèles de langage (LLM) ont trouvé leur place parmi les outils les plus importants et les plus populaires pour le traitement du langage naturel, qui relèvent de l’IA et s’entrecroisent avec le ML. Les LLM permettent à des ordinateurs de comprendre et de générer du texte similaire aux communications humaines. Ils sont intégrés actuellement dans différentes applications commerciales et grand public, notamment pour l’analyse des opinions, la génération de contenu, la traduction ou encore les chatbots. La data science fait partie des applications les plus prometteuses associées à cette technologie.
Dans cet article, nous explorons le rôle des LLM en machine learning et étudions comment les data scientists exploitent cette technologie pour gagner en rapidité et en efficacité. Nous concluons sur une analyse approfondie de la façon dont les data scientists associent les capacités uniques de l’écosystème Snowflake avec des LLM pour améliorer la recherche et la découverte de données.
LE RÔLE DES LLM POUR LE MACHINE LEARNING ET L’IA
Alors que des ensembles de données à grande échelle sont devenus plus largement disponibles et que la puissance de calcul est toujours plus évolutive et abordable, l’usage des grands modèles de langage s’est répandu. Les LLM jouent un rôle essentiel pour rendre les interactions entre humains et machines plus naturelles et efficaces.
Qu’est-ce qu’un LLM par rapport à l’IA ?
Un grand modèle de langage est un système d’intelligence artificielle conçu pour fonctionner avec le langage humain. Ces algorithmes se composent d’un réseau neuronal artificiel qui contient des millions, voire des milliards de paramètres différents. Conçus pour apprendre à l’image des humains, les grands modèles de langage sont entraînés sur d’énormes quantités de données textuelles provenant de livres, d’articles, de contenus sur Internet et bien plus encore. Le résultat ? Un modèle d’IA capable de prédire, générer, traduire et résumer du texte avec une précision proche d’un être humain.
IA générative et LLM
L’IA générative est un type d’intelligence artificielle capable de créer du contenu original, notamment du contenu audio et vidéo, du texte, des images ou encore du code informatique. Les grands modèles de langage constituent une sous-catégorie de l’IA générative, qui se concentre sur la génération de contenu textuel.
L’importance des LLM dans le traitement du langage naturel
Les grands modèles de langage sont essentiels dans le traitement du langage naturel. Ils disposent d’une compréhension étendue des modèles de langage généraux et de connaissances fondées sur de vastes ensembles de données. Ainsi, ils excellent dans différentes tâches, notamment pour répondre aux questions, récupérer des informations, analyser les opinions et bien plus encore.
L’UTILISATION DES LLM EN MACHINE LEARNING POUR LA DATA SCIENCE
Les grands modèles de langage aident les machines à approfondir leur compréhension du langage humain et de son contexte. Voici cinq cas d’usage des LLM en machine learning pour la data science.
Modélisation des sujets
La modélisation des sujets est une technique de machine learning non structurée qui détecte des clusters de mots et d’expressions analogues dans du texte non structuré, comme des e-mails, des réponses de service client et des publications sur les réseaux sociaux. Grâce à la modélisation des sujets, les data scientists peuvent aider les entreprises à identifier des thèmes pertinents pour améliorer leurs processus. Par exemple, une analyse des réclamations des clients peut révéler des thèmes indiquant un problème de contrôle qualité sur un certain produit ou des lacunes dans des processus de service client.
Classification du texte
La classification du texte est une pratique de ML structurée qui s’appuie sur des classifieurs de texte pour étiqueter des documents en fonction de leur contenu. Les grands modèles de langage aident à automatiser la catégorisation des documents textuels en groupes organisés. La classification de texte fait partie intégrante de nombreux processus fondés sur le ML, notamment l’analyse des opinions, l’analyse de documents, la détection des spams et la traduction linguistique.
Nettoyage des données et imputation
La préparation des données pour analyse peut représenter une tâche fastidieuse et chronophage. Les grands modèles de langage peuvent automatiser de nombreuses tâches de nettoyage des données, notamment par le signalement des données en double, l’analyse et la standardisation des données, ou encore l’identification des anomalies et des valeurs hors norme.
Étiquetage des données
Les grands modèles de langage peuvent s’avérer utiles dans les tâches d’étiquetage et d’annotation des données. En effet, ils peuvent proposer des étiquettes ou des balises pour les données textuelles, réduisant ainsi l’effort manuel nécessaire pour l’annotation. Cette assistance accélère le processus d’étiquetage et permet aux data scientists de se consacrer à des tâches plus complexes.
Automatisation des flux de travail de data science
Les grands modèles de langage peuvent être utilisés pour automatiser diverses tâches de data science. Parmi ces tâches figure la synthèse de texte. Capables d’analyser et de synthétiser rapidement d’importants volumes de données textuelles, les grands modèles de langage peuvent générer des résumés concis de textes longs, comme des transcriptions de podcasts. Ces résumés peuvent ensuite être analysés afin d’identifier rapidement les points principaux et de repérer des schémas et des tendances. En automatisant des processus chronophages, les grands modèles de langage permettent aux data scientists de se consacrer plutôt à l’approfondissement de leurs analyses et à l’amélioration de la prise de décision.
SNOWFLAKE POUR LES APPLICATIONS DE MACHINE LEARNING BASÉES SUR DES LLM
Le Data Cloud Snowflake est conçu pour soutenir et faire progresser les initiatives de machine learning. Face à l’accélération de l’innovation, Snowflake s’avance en première ligne pour soutenir la prochaine génération de technologies alimentées par l’IA.
Accès à toutes les données d’entraînement au même endroit
Les modèles de machine learning nécessitent d’énormes quantités de données pour l’entraînement et le déploiement. Lorsque les données pertinentes sont dispersées entre de nombreux systèmes sources, les recherches et les requêtes visant à y accéder ralentissent considérablement le développement. C’est pourquoi Snowflake fournit un point d’accès unique à un réseau mondial de données fiables. Avec Snowflake, vous pouvez intégrer presque tous les types de données dans votre modèle sans avoir recours à des pipelines complexes, tout en profitant d’une prise en charge native des données structurées, semi-structurées (JSON, Avro, ORC, Parquet ou XML) et non structurées.
Construction d’applications de données basées sur des LLM
Les data scientists ne dépendent plus d’un développeur front-end pour construire des applications de données intuitives et faciles à utiliser. En utilisant Streamlit, un environnement d’applications open source basé sur Python exclusivement, les data scientists peuvent rapidement et facilement créer des applications de données aussi belles qu’intuitives. Avec Streamlit, les utilisateurs de Snowflake peuvent utiliser des LLM pour construire des applications s’intégrant à des API LLM hébergées sur le web, à l’aide de fonctions externes et de Streamlit en tant que front-end interactif pour les applications basées sur des LLM.
Agrégation et analyse de données non structurées
Les données non structurées font partie des types de données qui connaissent la croissance la plus rapide. Pourtant, il n’existait jusqu’ici aucune méthode simple pour les agréger et les analyser. Pour continuer à fournir, découvrir et consommer en toute sécurité tous types de données gouvernées, Snowflake a fait l’acquisition d’Applica, un LLM multimodal spécialement conçu pour l’intelligence documentaire.
Recherche interactive de données
Grâce à l’acquisition récente de Neeva, Snowflake accélère la recherche de données avec l’IA générative. En permettant des paradigmes conversationnels pour poser des questions et récupérer des informations, les équipes peuvent trouver précisément les informations, la ressource ou le point de données appropriés.
Sécurité et gouvernance supérieures des données
Snowflake est à la pointe de la sécurité et de la gouvernance des données modernes. Grâce à des fonctions de sécurité robustes intégrées dans le Data Cloud, comme le Dynamic Data Masking et le chiffrement de bout en bout pour les données en transit et au repos, vous pouvez vous concentrer sur l’analyse des données plutôt que sur leur protection. Snowflake est conforme à de nombreuses normes gouvernementales et de sécurité des données, ayant obtenu les certifications Federal Risk & Authorization Management Program (FedRAMP) Authorization to Operate (ATO) au niveau modéré et StateRAMP Authorization au niveau élevé. En outre, Snowflake prend en charge la conformité ITAR, SOC 2 Type 2, PCI DSS et HITRUST.
CONCEPTION POUR L’IA : EXÉCUTEZ VOS GRANDS MODÈLES DE LANGAGE DANS SNOWFLAKE
L’évolutivité, la flexibilité et les performances du Data Cloud Snowflake offrent de solides bases aux applications de machine learning basées sur des LLM. Snowflake ouvre la voie pour débrider les capacités des grands modèles de langage, notamment pour améliorer la compréhension linguistique et la génération de texte et pour réaliser des analyses avancées à grande échelle.
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