NLP et LLM : comprendre les différences

Tout comme un traducteur compétent comble le fossé de communication entre des personnes de différentes langues, le NLP aide les machines à comprendre le sens et l'intention derrière les mots humains. Il y parvient en disséquant couche par couche les entrées de l'utilisateur. Il examine la grammaire, identifie les mots-clés, décompose la structure des phrases, et même identifie des aspects plus nuancés du langage comme le sentiment et le sarcasme.

En procédant ainsi, il est capable de produire des sorties impressionnantes :

• Extraire des informations clés à partir d'ensembles volumineux de données textuelles, par exemple en résumant des articles de presse ou en analysant des évaluations client.

• Discuter et interagir avec les humains de manière naturelle, permettant des outils comme les assistants virtuels ou les chatbots.

• Traduire des langues avec précision, en conservant les nuances des différences culturelles et stylistiques.

• Analyser les émotions et les opinions exprimées dans un texte, pour aider les entreprises à comprendre le sentiment des clients ou les tendances sur les réseaux sociaux.

Pour une présentation exhaustive du NLP, lisez l'article Qu'est-ce que le traitement du langage naturel (NLP) ?

Les LLM constituent une technologie totalement différente. Au lieu d'interpréter ce qui est demandé, les LLM apprennent directement à partir de quantités massives de données textuelles pour construire leur propre compréhension interne de la langue elle-même. Les LLM peuvent consommer des données telles que des livres, des articles, des sites web, etc., en identifiant des schémas et des relations au cours du processus. Cet entraînement permet aux LLM non seulement de comprendre ce que vous dites, mais aussi de prédire ce que vous pourriez dire ensuite. Les LLM peuvent alors générer une réponse ou même imiter l'utilisateur et générer un contenu qui suit les mêmes schémas.

Cette combinaison de capacités permet aux LLM d'exceller dans les tâches suivantes :

• Générer du texte de qualité humaine : des poèmes au code, des scripts aux articles de presse, les LLM peuvent adapter leur style d'écriture à différents contextes, imitant la créativité humaine de manière fascinante.

• Comprendre des contextes complexes : Leurs nombreuses données d'entraînement leur permettent de saisir les nuances, l'humour et même le double sens. Leurs réponses paraissent ainsi plus naturelles et plaisantes.

• Converser comme une personne : au lieu de réponses préprogrammées, les LLM peuvent adapter leur conversation en fonction de vos questions et de vos interactions passées, créant ainsi une expérience dynamique et personnalisée.

Vous souhaitez en savoir plus sur des LLM spécifiques comme GPT et BERT ? Consultez l'article Qu'est-ce qu'un grand modèle de langage (LLM) ?

Bien que ces deux technologies soient essentielles dans le domaine de l'IA et du traitement du langage, le NLP et les LLM sont des outils très différents. Le NLP est une forme d'intelligence artificielle avec ses règles et ses statistiques, qui excelle dans l'exécution de tâches structurées, comme l'extraction d'informations et la traduction. Les LLM sont un type de modèle de machine learning optimisé par l'apprentissage profond (ou Deep Learning) et des volumes conséquents de données. Ce sont des maestros de la créativité, générant du texte, répondant aux questions et s'adaptant à divers scénarios avec une aisance impressionnante. 

Tout comme ils possèdent chacun leurs propres atouts, ils présentent également leurs propres faiblesses. Par exemple, le NLP privilégie la précision, mais ses capacités sont bien plus limitées lorsqu'il est utilisé seul. De même, si les LLM sont beaucoup plus adaptables, leur aptitude à imiter l'expression humaine comporte le risque de reproduire les biais issus de leurs données d'entraînement.

Pour aller plus loin, explorons rapidement les différences entre le développement du NLP et celui du LLM. Bien que tous deux contribuent à combler le fossé de communication entre humains et machines, ils sont techniquement conçus de manières très différentes afin de résoudre des problèmes distincts.

Le NLP repose sur des règles explicites et des connaissances linguistiques. À l'instar d'un architecte qui suit méticuleusement les plans établis, un système NLP s'appuie sur des règles prédéfinies de grammaire, de syntaxe et de sémantique. Cela lui permet d'exceller dans des tâches ayant des structures claires, par exemple l'identification de parties d'un discours ou l'extraction d'informations à partir d'un texte. Cependant, ces règles peuvent se heurter à l'ambiguïté et au contexte, ce qui limite leur flexibilité.

D'autre part, les LLM ne s'appuient pas sur des schémas rigides et utilisent plutôt une approche fondée sur les données. S'ils ne sont pas en mesure d'être véritablement créatifs, ils sont guidés par des schémas et des connexions à partir d'ensembles de données spécifiques, et peuvent donner une très bonne impression de créativité. C'est pourquoi ils sont capables de générer des textes de qualité humaine, de traduire des langues de manière créative et même de mener des conversations ouvertes.

La mise en place d'un système NLP nécessite souvent de configurer manuellement des règles et des ressources linguistiques, un processus chronophage et extrêmement spécialisé. Les LLM, en revanche, s'appuient sur un entraînement automatisé basé sur des ensembles de données volumineux, nécessitant une puissance de calcul importante et une expertise en techniques d'apprentissage profond.

Comme nous l'avons brièvement évoqué, il s'agit rarement de choisir entre le NLP et les LLM. Ils sont souvent complémentaires et font partie d'une solution globale et complète. Cela ne signifie pas pour autant qu'ils n'excellent pas différemment dans certaines tâches et certains cas d'utilisation :

NLP :

• Extraction d'informations : en passant les données au crible, le NLP peut isoler des faits et des chiffres clés, et ainsi alimenter les études de marché, l'analyse financière et la découverte scientifique.

• Analyse des sentiments : en jaugeant les opinions des clients dans les avis ou sur les réseaux sociaux, le NLP aide les entreprises à comprendre la perception de la marque et à améliorer la satisfaction des clients.

• Traduction automatique : en éliminant les barrières linguistiques, le NLP permet de traduire de manière précise des documents, des sites web et des conversations en temps réel.

LLM :

• Création de contenu : des descriptions de produit aux articles de blog, les LLM génèrent des contenus attrayants, qui permettent aux rédacteurs humains de se consacrer à des tâches plus stratégiques.

• Chatbots et assistants virtuels : les LLM optimisent l'IA conversationnelle, ce qui permet des interactions naturelles avec les robots de service client ou les assistants virtuels.

• Réponse aux questions : dotés de vastes connaissances, les LLM fournissent des réponses perspicaces à des questions complexes, révolutionnant l'enseignement et la recherche.

Malgré leurs avancées, le NLP et les LLM ont des obstacles à surmonter. Dans le cas du NLP, ce sont le contexte et l'ambiguïté qui peuvent conduire à des interprétations erronées. Quant aux LLM, ils ont des difficultés à comprendre les nuances et peuvent donc générer des sorties imprécises ou partiales. Se pose aussi la question, et non des moindres, de l'éthique face à la capacité des LLM à imiter les interactions humaines. Le développement responsable est donc essentiel pour éviter les contenus préjudiciables et éliminer le plus de biais possible dans leurs données d'entraînement. 

Pour remédier à ces limites, il faut une recherche continue, des ensembles de données diversifiés et une mise en place soigneuse pour faire en sorte que ces deux technologies libèrent leur potentiel, tout en restant responsables et éthiques.

Si les LLM repoussent les limites de la génération et de la compréhension de textes, ils ont aussi leurs limites. La précision, la sensibilité au contexte et les considérations éthiques restent des questions cruciales auxquelles il n'est pas toujours facile de répondre. C'est exactement la raison pour laquelle nous avons créé le moteur de pertinence Elasticsearch (ESRE). ESRE est un outil puissant qui permet aux développeurs de relever ces défis, facilitant ainsi la création d'expériences de recherche améliorées.

ESRE libère le potentiel des LLM tout en gérant leurs limites. Découvrez comment :

• Récupération améliorée : ESRE vous apporte la précision de la correspondance de texte BM25 ainsi que la correspondance sémantique que la recherche vectorielle permet. Cette combinaison puissante fournit des résultats de recherche plus pertinents et plus précis, même pour des requêtes complexes (par exemple, codes produits et descriptions dans la recherche e-commerce, ou descriptions de superficie et de quartier dans la recherche immobilière).

• Compréhension contextuelle : en s'intégrant à des bases de connaissances externes et à des pipelines NLP, ESRE permet aux LLM de saisir le contexte d'une requête de recherche, ce qui conduit à des résultats plus précis et pertinents.

• Atténuation des biais : ESRE emploie des techniques d'impartialité, comme la sélection des données et la surveillance des modèles, dans le but de réduire les préjugés dans les sorties des LLM, promouvant ainsi le développement d'une IA responsable.

• Génération augmentée par récupération (RAG) : Elasticsearch sert de passerelle d'information dans les workflows RAG en transférant aux modèles de langage des informations contextuelles essentielles, telles que des données propriétaires. Ceci permet d'obtenir des réponses plus pertinentes et de réduire les interprétations erronées grâce à une compréhension plus précise de la requête.

ESRE va bien au-delà de la simple correction des limitations des LLM. Nous proposons également une gamme complète de fonctionnalités de NLP, notamment des modèles préentraînés. Ces modèles sont opérationnels immédiatement et facilitent la reconnaissance d'entités, l'analyse des sentiments et la modélisation thématique. Combinés à la prise en charge des LLM, ils permettent de créer des solutions de recherche hybrides qui tirent parti des atouts des deux technologies.

Tout au long de cet article, nous avons exploré les technologies fascinantes du NLP et des LLM. Chacune possède ses propres atouts et contribue à l'essor de l'IA. Le NLP excelle dans les tâches structurées telles que l'extraction d'informations et la traduction, en respectant les règles. Quant aux LLM, ils excellent dans la génération de contenu et les conversations.

Cependant, malgré son titre, cet article ne vise pas à choisir entre l'une et l'autre. La véritable magie réside dans leur combinaison : créer un outil d'IA qui exploite la rigueur du NLP et la puissance d'apprentissage profond des LLM. Cette combinaison ouvre la voie à un monde où les machines non seulement comprennent notre langage, mais interagissent aussi avec lui de manière nuancée et pertinente.

C'est là qu'Elastic entre en jeu. Avec Elasticsearch Relevance Engine (ESRE), vous disposez des outils nécessaires pour rapprocher le NLP et les LLM, vous permettant ainsi d'améliorer la précision de vos recherches, de réduire les biais, d'approfondir la compréhension contextuelle de vos recherches, et bien plus.

Il ne s'agit pas d'un choix binaire ("ou"), mais de conjuguer la puissance du NLP et des LLM en s'appuyant sur la flexibilité et les outils d'Elastic pour créer des expériences de recherche optimales qui comprennent et répondent véritablement aux subtilités du langage humain.

Lors que vous êtes prêt, voici quatre méthodes qui vous aideront à révéler des informations exploitables à partir des données de votre entreprise :

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3. Découvrez les 5 tendances de recherche par IA qui impactent les développeurs en 2024.

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