Avec l'adoption rapide (et massive) de l'IA générative dans diverses applications grand public, l’évaluation des modèles de langage à grande échelle (LLM) est devenue un enjeu central dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA). Ces modèles, capables de générer, comprendre et transformer du texte avec un degré de sophistication sans précédent, reposent sur des algorithmes complexes dont la performance doit être mesurée et ajustée en fonction des objectifs visés.

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Pourtant, évaluer un modèle de langage ne se limite pas à vérifier sa capacité à produire des réponses cohérentes. Il s’agit d’un processus rigoureux qui implique de multiples critères, allant de la précision à la robustesse, en passant par l’éthique et l’équité. Comprendre ces différents paramètres est essentiel pour garantir que les LLM répondent aux exigences des utilisateurs et des industries qui les adoptent.

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💡 Dans cet article, nous ferons un tour d'horizon des pratiques courantes pour évaluer les IA et en particulier les grands modèles de langage. Gardez en tête que c'est un domaine en perpétuelle évolution - cet article ne prétend pas être exhaustif. Aussi, n'hésitez pas à nous soumettre vos idées ou outils pour évaluer les LLM !

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Qu’est-ce qu’un modèle de langage à grande échelle (LLM) ?

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Un modèle de langage à grande échelle (LLM) est un type d’intelligence artificielle basé sur des réseaux de neurones profonds, conçu pour comprendre, générer et manipuler du texte à grande échelle. Ces modèles, entraînés sur des milliards de données textuelles, sont capables de saisir des nuances linguistiques complexes et de produire des réponses cohérentes dans des contextes variés, y compris la traduction d'une langue à une autre.

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Grâce à leur taille et à la quantité de paramètres qu’ils contiennent, les LLM peuvent accomplir des tâches de traitement du langage naturel (NLP) comme la traduction automatique, la génération de texte, la réponse à des questions, ou encore l’analyse de sentiments.

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Les LLM se distinguent par leur capacité à “apprendre” des relations entre les mots, les phrases et les concepts en fonction de la vaste quantité de données sur laquelle ils sont entraînés.

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Cela leur permet d’adopter un comportement adaptatif, d’améliorer leurs performances au fur et à mesure qu’ils sont exposés à davantage de données, et de fournir des résultats pertinents dans des domaines spécifiques, sans nécessiter d’entraînement supplémentaire sur ces domaines. Parmi les exemples notables de LLM, on trouve GPT (Generative Pre-trained Transformer) de OpenAI, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) de Google ou encore Claude d'Anthropic.

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🤔 Vous vous demandez peut-être quels sont les défis posés par l'IA en matière de biais, de consommation énergétique, et de compréhension fine des contextes culturels et éthiques ? Ce sont des thèmes récurrents lorsque l'on parle des LLM. Continuez la lecture : on vous en dit plus sur l'importance de l'évaluation des modèles de langage.

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Pourquoi est-il essentiel d’évaluer la performance des modèles de langage ?

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L'évaluation de la performance des modèles de langage (LLM) est essentielle pour plusieurs raisons, tant techniques qu'éthiques. En voici quelques-unes :

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Assurer la fiabilité des applications basées sur les LLM

Les modèles de langage sont utilisés dans de nombreuses applications sensibles telles que les assistants virtuels, les systèmes de traduction et de production de contenu. Il est donc essentiel d’évaluer leur précision, leur cohérence et leur capacité à comprendre et à générer du texte dans différents contextes. Cette évaluation garantit que les modèles répondent aux attentes des utilisateurs en matière de qualité et de fiabilité.

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Identifier et corriger les biais

Les modèles de langage à grande échelle sont formés sur d'immenses quantités de données issues d'Internet, ce qui peut introduire des biais (n'allez pas croire que tout ce qui est dit sur Reddit est vrai... 😁). L’évaluation des LLM permet de détecter ces biais et de mettre en place des corrections pour éviter la reproduction de stéréotypes ou de préjugés. C'est un point très important pour créer des modèles plus éthiques et équitables.

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Optimiser la performance et la robustesse

L'évaluation continue des LLM est nécessaire pour tester leur capacité à s'adapter à des situations variées, à maintenir une performance stable sur différentes tâches, et à réagir face à des inputs inattendus. Cette optimisation permet non seulement d'améliorer l'efficacité des modèles, mais aussi de comparer les nouveaux modèles aux anciens et de garantir une amélioration continue.

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Quels sont les principaux critères d’évaluation d’un LLM ?

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Les principaux critères d’évaluation d’un modèle de langage à grande échelle (LLM) sont variés et dépendent des objectifs spécifiques du modèle ou du cas d'usage. Du point de vue technique et commercial, voici quelques-uns des critères les plus importants :

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Précision et cohérence

La précision désigne la capacité du LLM à fournir des réponses correctes et pertinentes par rapport à la question posée ou à la tâche assignée. La cohérence, quant à elle, concerne la capacité du modèle à produire des réponses logiques et cohérentes sur une longue série d’interactions, sans se contredire.

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Compréhension contextuelle

Un bon LLM doit être capable de saisir le contexte dans lequel une question ou une commande est posée. Cela inclut la compréhension des relations entre les mots, des nuances linguistiques, et des éléments culturels ou spécifiques au domaine d’application.

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Robustesse et résilience aux biais

Un LLM robuste doit pouvoir fonctionner correctement même lorsqu’il est confronté à des entrées inhabituelles, ambiguës ou incorrectes. La résilience aux biais est également critique, car les modèles de langage peuvent reproduire et amplifier les biais présents dans leurs données d'entraînement. L'évaluation de la robustesse inclut donc la capacité à identifier et limiter ces biais.

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Performance en matière de génération de texte

La qualité de génération de texte est un critère clé, notamment pour les applications où les modèles doivent produire du contenu, comme les chatbots ou les outils de rédaction. Les évaluations portent sur la fluidité, la grammaire, et la pertinence des réponses générées.

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Évolutivité et performance computationnelle

Un critère souvent sous-estimé est la capacité d'un LLM à fonctionner efficacement à grande échelle, c’est-à-dire avec des millions d’utilisateurs ou sur des systèmes limités en ressources. L’évolutivité mesure la performance du modèle en fonction de l’usage et de l’infrastructure nécessaires pour le faire fonctionner.

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Éthique et équité

Un modèle de langage doit également être évalué sur son impact éthique. Cela inclut la manière dont il traite les informations sensibles, son comportement face aux questions éthiques et sa capacité à ne pas promouvoir des contenus inappropriés ou discriminatoires.

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Réactivité et adaptabilité

La réactivité fait référence à la capacité du modèle à fournir des réponses rapides, tandis que l’adaptabilité mesure sa capacité à apprendre de nouveaux concepts, domaines ou situations. Cela peut inclure l'adaptation à de nouveaux ensembles de données ou à des questions imprévues sans compromettre la qualité des réponses.

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🪄 En utilisant ces critères, il est possible d'évaluer de manière approfondie la qualité, la fiabilité et l’efficacité des LLM dans différents contextes !

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Comment mesurer la précision d’un modèle de langage ?

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Mesurer la précision d’un modèle de langage (LLM) est un processus complexe qui implique plusieurs techniques et outils. Voici les principales méthodes pour évaluer cette précision :

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Utilisation de métriques de performance standard

Plusieurs métriques sont couramment utilisées pour évaluer la précision des modèles de langage :

• Exactitude (Accuracy) : Cette mesure évalue le pourcentage de réponses correctes fournies par le modèle sur un ensemble de données tests. Elle est utile pour des tâches comme la classification de texte ou les réponses à des questions fermées.
• Perplexité : Il s'agit d'une métrique souvent utilisée pour les modèles de langage. Elle mesure la probabilité qu'un modèle attribue aux séquences de mots. Plus la perplexité est faible, plus le modèle est précis et confiant dans ses prédictions.
• Score BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) : Il évalue la similarité entre un texte généré par le modèle et un texte de référence. Souvent utilisé dans des tâches comme la traduction automatique, il mesure la précision des phrases générées en comparant les n-grams (groupes de mots) avec le texte attendu.
• Score ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) : Utilisé pour évaluer des tâches de résumé automatique, il compare les segments de texte généré à des résumés humains, en mesurant les similitudes de surface entre les mots et les phrases.

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Test sur des benchmarks publics

De nombreux benchmarks standardisés existent pour tester la précision des LLM sur des tâches spécifiques de traitement du langage naturel (NLP). Parmi les plus connus. Ces benchmarks fournissent une base de comparaison entre les différents modèles de langage :

• GLUE (General Language Understanding Evaluation) : Un ensemble de benchmarks évaluant des compétences comme la compréhension de texte, la classification, et la correspondance de phrases.
• SuperGLUE : Une version plus difficile du GLUE, conçue pour évaluer les modèles de pointe sur des tâches de compréhension plus complexes.
• SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) : Un benchmark utilisé pour évaluer la précision des modèles sur des tâches de questions-réponses basées sur un contexte donné.

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Évaluation humaine

Dans certains cas, les métriques automatiques ne suffisent pas pour capturer toute la subtilité d’un texte généré par un LLM. L’évaluation humaine reste une méthode complémentaire et souvent indispensable, notamment pour :

• Juger de la qualité du texte généré (fluidité, cohérence, pertinence).
• Évaluer la compréhension du contexte par le modèle.
• Identifier des biais ou des erreurs contextuelles que les outils automatisés pourraient ne pas détecter.

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Les annotateurs humains peuvent ainsi évaluer si le modèle produit des résultats convaincants et précis dans un environnement réel. C'est un travail qui demande rigueur, précision et patience, permettant de produire des datasets de référence.

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Comparaison avec les réponses de référence (ou réponses "gold standard")

Pour les tâches comme les réponses à des questions ou les résumés, les résultats générés par le modèle sont comparés aux réponses de référence. Cela permet de mesurer directement la précision des réponses fournies en fonction de celles attendues, en prenant en compte les nuances et la fidélité au contenu original.

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Évaluation sur des cas réels

Enfin, pour mesurer la précision de manière plus pragmatique, les modèles sont souvent testés dans des environnements réels ou sur des cas d'utilisation concrets. Cela permet de vérifier comment le LLM se comporte dans des situations pratiques, où les données peuvent être plus variées ou imprévues.

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Quels outils et techniques sont utilisés pour l’évaluation des LLM ?

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L'évaluation des modèles de langage à grande échelle (LLM) repose sur un ensemble d'outils et de techniques qui permettent de mesurer différents aspects de leur performance. Voici quelques-uns des outils et techniques les plus couramment utilisés :

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Outils de benchmarking

Les plateformes de benchmarking permettent de tester et comparer les LLM sur des tâches spécifiques du traitement du langage naturel (NLP). Parmi les outils les plus populaires, on trouve :

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Hugging Face

Cette plateforme propose des outils pour évaluer les modèles de langage, notamment à travers des jeux de données de référence et des tâches spécifiques. Hugging Face fournit également des APIs et des bibliothèques permettant de tester les LLM sur des benchmarks comme GLUE, SuperGLUE, et SQuAD.

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OpenAI Evaluation Suite

Utilisée pour évaluer les modèles GPT, cette suite d'outils permet de tester les capacités des LLM sur des tâches variées comme la génération de texte, la compréhension du langage et les réponses à des questions.

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SuperGLUE et GLUE

Ces benchmarks sont largement utilisés pour évaluer les compétences en compréhension du langage des LLM. Ils mesurent les performances sur des tâches comme la classification de texte, la paraphrase, et la détection d'incohérences.

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EleutherAI's Language Model Evaluation Harness

Cet outil est conçu pour tester les modèles de langage sur une large gamme de tâches et de jeux de données. Il est utilisé pour évaluer la génération de texte, la complétion de phrases, et d'autres capacités linguistiques.

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AI Verify

AI Verify est un outil de test et de validation pour les systèmes d'intelligence artificielle, développé par l'Infocomm Media Development Authority (IMDA) de Singapour. Lancé en 2022, il vise à aider les entreprises à évaluer et démontrer la fiabilité, l'éthique et la conformité réglementaire de leurs modèles d'IA. AI Verify permet de tester des aspects tels que la robustesse, l'équité, l'explicabilité et la protection de la vie privée, en fournissant un cadre standardisé pour assurer que les systèmes d'IA fonctionnent de manière responsable et transparente.

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Outils de mesure de la perplexité et des scores de similarité

Les métriques comme la perplexité ou les scores de similarité, tels que BLEU et ROUGE, sont utilisées pour évaluer la qualité des prédictions générées par les modèles.

• Perplexity Calculators : Des outils permettent de mesurer la perplexité d'un modèle, c'est-à-dire sa capacité à prédire des séquences de mots. La perplexité mesure la confiance du modèle dans sa prédiction, une perplexité plus basse indiquant une meilleure performance.
• BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) : Outil utilisé principalement pour évaluer les traductions automatiques, il mesure la similarité entre le texte généré par le modèle et un texte de référence en comparant les groupes de mots (n-grams).
• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) : Utilisé pour évaluer des tâches de résumé ("summarisation"), ROUGE compare la similarité entre le texte généré et le résumé attendu en termes de chevauchement de phrases.

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Annotation de données et évaluation humaine

L'annotation de données joue un rôle central dans l’évaluation des modèles de langage, en particulier pour les tâches subjectives comme la génération de texte. Les plateformes comme SuperAnnotate et Labelbox permettent aux annotateurs de labelliser et d’évaluer les réponses générées par les LLM selon des critères définis, tels que la pertinence, la clarté et la cohérence.

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En complément des métriques automatisées, des annotateurs humains évaluent également la qualité des réponses, détectent les biais et mesurent l'adéquation des modèles à des tâches spécifiques !

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Évaluation automatique des biais et de la "fairness"

Les LLM peuvent être sujets à des biais, et plusieurs outils sont utilisés pour identifier et évaluer ces biais :

• Fairness Indicators : Ces indicateurs, disponibles dans des frameworks comme TensorFlow ou Fairlearn, permettent d'évaluer si le modèle de langage présente des biais sur des critères sensibles comme le genre, la race, ou l’origine ethnique.
• Bias Benchmarking Tools : Des bibliothèques comme CheckList permettent de tester les modèles de langage sur leurs biais, en simulant des situations réelles où les biais peuvent se manifester.

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Outils d’analyse des erreurs

L'analyse des erreurs permet de diagnostiquer les faiblesses d'un modèle. Des outils comme Error Analysis Toolkit et Errudite aident à comprendre pourquoi un modèle échoue sur certaines tâches, en explorant les erreurs par catégorie ou par type de donnée. Cela permet de cibler les améliorations du modèle.

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Tests en environnement réel

Certains LLM sont évalués directement dans des environnements réels, comme des applications clients, des assistants virtuels ou des chatbots. Cela permet de tester leur capacité à gérer des interactions humaines authentiques. Des outils comme DialogRPT sont souvent utilisés pour évaluer la qualité des réponses dans ces contextes, en mesurant des critères tels que la pertinence et l’engagement.

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Conclusion

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L'évaluation des modèles de langage à grande échelle (LLM) est un processus essentiel pour garantir leur efficacité, leur robustesse et leur éthique. À mesure que ces modèles jouent un rôle de plus en plus important dans des applications variées, des outils et des techniques sophistiqués sont nécessaires pour mesurer leur performance.

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Que ce soit à travers des métriques comme la perplexité, des benchmarks tels que GLUE, ou des évaluations humaines pour juger la qualité des réponses, chaque approche apporte un éclairage complémentaire sur les forces et les faiblesses des LLM.

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Chez Innovatiana, nous pensons qu'il est nécessaire de rester attentifs aux biais potentiels et en améliorant constamment les modèles via des évaluations continues, il devient possible de créer des systèmes de langage plus performants, fiables et éthiquement responsables, capables de répondre aux besoins des utilisateurs dans des contextes variés. Il est également important de maîtriser la chaîne d'approvisionnement de l'IA, en commençant par les datasets : à ce titre, le Gouverneur de Californie a signé récemment trois projets de loi en lien avec l'intelligence artificielle. Parmi l'une des exigences, on retrouve l'obligation pour les entreprises de divulguer les données utiliser pour développer leurs modèles d'IA...