Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les modèles de langage sont des outils essentiels dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP). Ils permettent de prédire la probabilité d'une séquence de mots dans une phrase et sont utilisés dans diverses applications telles que la traduction automatique, la génération de texte, et les chatbots. Il existe plusieurs types de modèles de langage, chacun avec ses propres approches et caractéristiques.
Les modèles basés sur les règles sont les plus simples et les plus anciens. Ils se fondent sur un ensemble de règles grammaticales prédéfinies pour analyser et générer du langage. Ces modèles sont souvent spécifiques à une langue et nécessitent un travail manuel considérable pour définir et affiner les règles. Bien qu'ils soient déterministes et facilement interprétables, ils manquent de flexibilité face à la complexité et à la variabilité du langage naturel.
Les modèles statistiques utilisent des techniques de probabilités et de statistiques pour analyser des jeux de données linguistiques. Ils se basent sur l'hypothèse que le contexte affecte la valeur et la signification des mots. Un exemple classique est le modèle ngramme, qui estime la probabilité d'un mot donné en se basant sur les n1 mots précédents. Ces modèles peuvent être plus adaptables et plus robustes comparés aux modèles basés sur les règles, mais ils nécessitent de grandes quantités de données pour être efficaces.
Les modèles de vecteur de mots tels que Word2Vec, GloVe, et FastText représentent les mots d'un vocabulaire sous forme de vecteurs dans un espace de haute dimension. Word2Vec, développé par Google, utilise des réseaux de neurones pour capturer les relations contextuelles entre les mots dans un texte. GloVe (Global Vectors for Word Representation) combine les avantages des modèles basés sur les comptes de cooccurrence et des modèles de plongement de mots pour créer des représentations vectorielles. FastText, développé par Facebook, améliore Word2Vec en prenant en compte les morphologies internes des mots, ce qui le rend particulièrement utile pour les langues avec une riche morphologie.
Ces modèles permettent de capturer des relations sémantiques complexes entre les mots et sont largement utilisés dans les méthodes modernes de NLP telles que l'analyse de sentiments et la traduction automatique.