Comment les grands modèles linguistiques (LLM) comprennent-ils le langage naturel ?

Ces dernières années, les grands modèles linguistiques (Large Language Model, LLM) tels que ChatGPT, Claude et Gemini sont entrés dans le champ de vision du public, et leurs puissantes capacités de traitement du langage naturel sont étonnantes. Les gens commencent à se demander : ces modèles « comprennent-ils » vraiment le langage ? Comment « comprennent-ils » nos expressions quotidiennes ? Cet article analysera en profondeur comment les LLM traitent le langage naturel, des principes, des méthodes d'entraînement et des mécanismes de compréhension aux exemples concrets, et clarifiera plusieurs idées fausses courantes.

Qu'est-ce que la « compréhension » ? En quoi la compréhension des machines diffère-t-elle de la compréhension humaine ?

Dans le monde humain, la compréhension du langage repose sur les connaissances générales, l'expérience, le raisonnement logique et les liens émotionnels. Dans le contexte des machines, la compréhension fait davantage référence à « la capacité de prédire correctement les relations contextuelles du langage et de générer des réponses significatives ».

Par conséquent, la compréhension du langage par les grands modèles linguistiques est une construction « statistique-modèle ». Elle ne possède pas de conscience ou d'intention humaine, mais grâce à un corpus vaste et à un entraînement intensif, elle peut capturer la structure, la logique et le contexte contenus dans le langage, démontrant ainsi une « compréhension » étonnante sur le plan fonctionnel.

I. Les bases de l'entraînement : des vecteurs de mots à l'architecture Transformer

1. Vectorisation du langage

Avant d'entraîner un LLM, le langage doit d'abord être converti en une forme « numérique » compréhensible par la machine. Ce processus est appelé vectorisation. La méthode la plus courante consiste à utiliser des intégrations de mots (word embeddings) ou des intégrations de sous-mots (token embeddings).

Par exemple :

Ces vecteurs ne sont pas attribués au hasard, mais sont appris par le modèle, de sorte que les mots sémantiquement similaires ont une distance vectorielle plus courte. Par exemple, les vecteurs de « apple » et « banana » sont plus proches, tandis que « tiger » est très différent d'eux.

2. Transformer : la clé pour capturer le contexte

Depuis que Google a proposé l'architecture Transformer en 2017, les modèles linguistiques ont connu un développement spectaculaire. Transformer utilise le mécanisme d'attention (Self-Attention), permettant au modèle de comprendre la relation entre chaque mot et les autres mots de la phrase.

Voici un schéma de visualisation (pseudo-code) :

Input: "The cat sat on the mat"
         ↑    ↑    ↑    ↑    ↑
        Poids d'attention différents (par exemple, poids élevé pour "cat" et "sat")

Ce mécanisme permet au modèle de comprendre « qui a fait quoi à qui », c'est-à-dire la structure syntaxique et sémantique, et pas seulement la juxtaposition de mots.

II. Comment les grands modèles linguistiques sont-ils entraînés ?

1. Pré-entraînement : prédire le mot suivant

La plupart des modèles linguistiques sont entraînés par entraînement autorégressif :

Étant donné le texte précédent, prédire le mot suivant.

Par exemple :

Entrée : La capitale de la France est
Objectif : Paris

Le modèle répète continuellement cette tâche, en utilisant des milliards, voire des milliers de milliards de phrases pour s'entraîner. Cette échelle permet au modèle de « extraire des connaissances » des lois statistiques du langage.

2. Affinage et réglage des instructions

Après le pré-entraînement, afin de s'adapter à des utilisations pratiques, telles que la conversation, l'écriture et la réponse aux questions, il est également nécessaire de :

• SFT (Supervised Fine-Tuning) : les humains étiquettent les paires entrée-sortie, supervisant l'apprentissage du modèle ;
• RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) : les humains notent plusieurs réponses, guidant le modèle pour qu'il ressemble davantage à la « logique humaine ».

Cette méthode d'entraînement permet au modèle de mieux « comprendre » les besoins des utilisateurs et de répondre aux questions de manière plus naturelle.

III. Le mécanisme central de la « compréhension » du langage par les modèles linguistiques

1. Capacité de modélisation du contexte

Le grand modèle ne comprend pas les mots eux-mêmes, mais comprend la relation entre les mots. Par exemple :

• Ordre des mots : qui est avant, qui est après
• Substitution synonymique : capacité à reconnaître la même signification derrière différentes expressions
• Maintien du contexte : conservation de la logique précédente dans les longues conversations

Par exemple, pour répondre à :

« Quelles sont les tragédies écrites par Shakespeare ? »

Le modèle associera :

• « Shakespeare » ⇒ écrivain, théâtre, tragédie
• « Tragédie » ⇒ Hamlet, Macbeth, Othello et autres œuvres

Ce n'est pas parce qu'il a mémorisé une réponse, mais parce qu'il a appris la relation de cooccurrence de ces mots à partir d'énormes quantités de texte.

2. Transfert modal et raisonnement abstrait

Avec l'augmentation des paramètres du modèle, il acquiert progressivement une certaine « capacité d'abstraction », telle que :

• Comprendre les relations analogiques : « Chat à chaton, comme chien à quoi ? »
• Déduire des situations : « S'il pleut aujourd'hui, je n'irai pas. » ⇒ Base pour juger si y aller ou non
• Générer des conversations multiformes : combiner le contexte précédent et suivant pour continuer à produire un contenu approprié

IV. Analyse d'études de cas réels

Cas 1 : « Compréhension du contexte » dans la traduction linguistique

Entrée :

« He saw her duck. »

Cette phrase peut avoir deux significations :

• Il a vu son canard (duck est un nom)
• Il l'a vue baisser la tête pour esquiver (duck est un verbe)

Le modèle linguistique détermine quelle est la signification grâce au contexte. Des expériences ont révélé que les grands modèles tels que GPT-4 peuvent choisir la sémantique correcte dans 92 % des tâches de désambiguïsation de phrases ambiguës, tandis que les systèmes de traduction traditionnels n'atteignent que 63 %.

Cas 2 : Assistance médicale à la consultation

Des chercheurs ont utilisé des millions d'articles médicaux de PubMed pour entraîner un LLM, et les résultats ont révélé que :

• La précision de l'identification des maladies de base a été portée à 87 %
• En termes de recommandations de symptômes et de demandes de renseignements ultérieures, les performances sont proches de celles d'un interne en médecine

Cela montre que le modèle peut « comprendre » la terminologie, le processus de raisonnement et la logique pathologique à partir de documents professionnels.

V. Idées fausses courantes : LLM n'est pas une véritable « compréhension »

1. Pas de conscience de soi : le modèle ne « sait » pas ce qu'il dit.
2. Incapacité à construire un modèle du monde : il manque de perception directe des entités du monde réel et des lois physiques.
3. Facile à produire des hallucinations : lorsqu'il manque de connaissances, le modèle a tendance à « inventer » des réponses.

Par conséquent, sa « compréhension » est un comportement probabiliste et prédictif, dont l'essence reste la reconnaissance de formes.

VI. Perspectives : les frontières de la compréhension sont en train d'être franchies

Bien que les modèles linguistiques ne « comprennent » pas vraiment le langage, ils démontrent une capacité de traitement qui dépasse le niveau moyen humain dans de plus en plus de tâches.

Les orientations futures du développement comprennent :

• Compréhension multimodale (langue + image + voix)
• Amélioration de la logique et des capacités de raisonnement
• Introduction de connaissances du monde (graphique de connaissances + technologie RAG)
• Renforcement du mécanisme de mémoire (tel que la fenêtre de contexte longue, le système de mémoire externe)

Ces progrès rendront les LLM plus proches de la « compréhension humaine ».

VII. Conclusion

La raison pour laquelle les grands modèles linguistiques peuvent « comprendre » le langage est qu'ils ont capturé les modèles sous-jacents du langage avec une ampleur et un algorithme sans précédent. De la sémantique littérale à la compréhension du contexte, des conversations simples au raisonnement complexe, ils se rapprochent constamment de la logique centrale du langage humain.

La compréhension n'est pas une capacité « exclusive à l'homme », mais un processus complexe de cartographie et d'induction. Sur ce point, LLM apprend la « vérité du langage » d'une autre manière.

? Ils ne comprennent pas le langage, mais ils ont ébranlé le monde avec le langage.