Les Large Language Models (LLM) sont en voie de redéfinir notre relation avec la technologie. Des assistants virtuels aux résumés automatiques, ces modèles ont élargi les horizons de la compréhension automatique du langage naturel.
Leur capacité à générer du contenu à la fois cohérent et contextuellement précis a le potentiel de révolutionner différents domaines d’application (rédaction de contenu, traduction automatique, etc.).
Mais au-delà de cette prouesse, une autre dimension de cette intelligence artificielle se dessine : les modèles d’embeddings. Les vecteurs jouent un rôle clé dans la conservation du sens sémantique, et leur impact mérite d’être exploré plus en profondeur.
Les modèles d’embeddings, en mettant l’accent sur la représentation vectorielle des mots et des phrases, transcendent la simple génération de texte. Ils parviennent à saisir la richesse sémantique du langage, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives sur la compréhension et l’interprétation des données linguistiques.
Les LLM excellent par leur aptitude à générer des phrases fluides tandis que les modèles d’embeddings se distinguent par leur capacité à capturer le sens profond ancré dans les paragraphes.
Cette complémentarité constitue la base des pratiques RAG (Retrieval Augmented Generation), une approche innovante qui allie l’efficacité de la génération de texte à la précision sémantique des modèles d’embeddings.
Modèles d’embeddings : des outils spécialisés, des choix stratégiques
Les LLM classiques reposent sur des embeddings conçus pour la polyvalence. En revanche, des modèles d’embeddings spécialisés émergent, essentiels pour réaliser des tâches spécifiques avec des niveaux de performance plus ambitieux.
Par exemple, opter pour un modèle spécialisé dans une langue représente un compromis entre performance et flexibilité.
Divers benchmarks ont émergé pour mesurer la qualité de ces modèles, parmi lesquels : https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard
Bien comprendre comment choisir ce modèle
Quelques points d’attention sur l’usage des modèles d’Embeddings
- Portabilité limitée : les vecteurs d’embeddings sont spécifiques à chaque modèle, ce qui signifie qu’un vecteur ne peut être directement comparé qu’à un autre vecteur généré par le même modèle. Cette limitation doit être prise en compte lors du transfert d’informations entre différents systèmes ou modèles.
- Coûts de calcul : la génération d’embeddings engendre des coûts computationnels significatifs, en particulier pour des corpus textuels volumineux. Une gestion prudente des ressources est nécessaire pour éviter des dépenses inutiles.
- Temps de calcul : la génération d’embeddings n’est pas instantanée, en particulier avec des modèles complexes. Des délais peuvent survenir, influençant la réactivité des applications qui dépendent de ces embeddings. Il est crucial de prendre en compte ces délais dans la conception des systèmes.
Quelques bonnes Pratiques pour l’Utilisation des Modèles d’embeddings
Pour tirer le meilleur parti des modèles d’embeddings tout en optimisant leur performance et leur pertinence, il est essentiel d’adopter certaines bonnes pratiques.
- Diffusion du sens sémantique : plus un texte est long, plus son sens peut se diffuser à travers les embeddings. Il est important d’évaluer si des stratégies spécifiques, telles que la segmentation de texte, sont nécessaires pour maintenir la précision sémantique, surtout dans le cas de textes volumineux.
- Stockage des vecteurs générés : Les embeddings représentent une forme de connaissance encapsulée. Leur stockage doit être effectué avec soin pour garantir la reproductibilité des résultats et faciliter l’analyse ultérieure.
- Conservation des métadonnées : Associer des métadonnées aux Embeddings est important. Pax exemple, le lien vers le document source, la date de modification, des mots-clés. Cela offre un contexte précieux pour l’interprétation des résultats.
- Révision régulière des modèles : Les modèles d’Embeddings évoluent avec le temps, et il est essentiel de revoir régulièrement les modèles disponibles pour s’assurer qu’ils restent pertinents et alignés avec les objectifs spécifiques de la tâche.
Des exemples d’usages des modèles d’Embeddings
Les modèles d’embeddings trouvent des applications très variées et apportent des gains significatifs en termes de performance et d’automatisation. Voici quelques exemples concrets pour illustrer leur potentiel.
Information Retrieval (Récupération d’Information) : extraire rapidement des informations clés de vastes bases de données en se basant sur la proximité sémantique entre une requête et du contenu. Cela permettrait d’accélérer la recherche de précédents juridiques pertinents, d’optimiser la rédaction de contrats, et de renforcer la prise de décision juridique.
Classification : un service client d’une plateforme e-commerce utilisant un modèle d’embeddings spécialisé dans la classification pour automatiser le tri des requêtes des clients. Le modèle pourrait catégoriser automatiquement les demandes de support en fonction du contexte et les rediriger vers les équipes appropriées, améliorant ainsi l’efficacité du service client.
Clustering : une entreprise pharmaceutique utilisant un modèle d’embeddings spécialisé dans le clustering pour organiser automatiquement les documents de recherche. Dans le but de faciliter la navigation et l’exploration des vastes bases de données de recherches scientifiques en regroupant les documents similaires. Cela permettrait aux chercheurs de gagner du temps lors de la découverte de nouvelles tendances ou de la recherche d’informations pertinentes.
Reranking (Réordonnancement) un site de e-commerce utilisant un modèle d’Embeddings pour personnaliser l’ordre des résultats de recherche en fonction du comportement d’achat passé de l’utilisateur. Afin de mettre en avant les produits les plus susceptibles d’intéresser l’utilisateur.
Summarization (Résumé) : une équipe de veille stratégique dans le secteur financier utilisant un modèle d’embeddings spécialisé dans la summarization pour extraire automatiquement des résumés concis et informatifs à partir de rapports financiers complexes. Cela permettrait d’accélérer l’analyse des tendances du marché et de prendre des décisions éclairées en un temps record.
Au-delà du texte
Traditionnellement, les modèles d’embeddings se sont concentrés sur la compréhension du langage naturel, mais les modèles multimodaux élargissent considérablement cette portée. Ils sont conçus pour analyser simultanément des données textuelles et visuelles, générant ainsi des embeddings qui capturent la corrélation entre ces deux modalités.
L’avantage le plus évident des modèles d’embeddings multimodaux réside dans leur capacité à traiter des informations provenant de sources variées, enrichissant ainsi la compréhension globale.
Cependant, l’interprétation des embeddings résultants devient plus complexe en raison de la nature hétérogène des données.
En embrassant la multimodalité, nous nous rapprochons davantage d’une intelligence artificielle capable de comprendre et d’interagir avec le monde de la manière la plus proche possible de l’expérience humaine.
MFG Labs : la synergie entre l’Homme et le Modèle
Chez MFG Labs, les modèles sont vus comme des outils conçus pour renforcer l’efficacité des experts, sans les remplacer. L’expertise humaine, avec sa compréhension contextuelle et son intuition, reste irremplaçable. En plaçant l’expert au cœur du processus, on crée une synergie entre l’expérience humaine et la puissance des modèles mathématiques. L’objectif ? Libérer le potentiel des experts en leur fournissant des solutions sur mesure, parfaitement adaptées à leurs besoins.
