Architecture des grands modèles de langage

Architecture des grands modèles de langage : comprendre le fonctionnement interne

Fondements des LLM

Les grands modèles de langage modernes reposent principalement sur une architecture appelée Transformer, introduite par les chercheurs de Google en 2017. Cette architecture a révolutionné l’IA en remplaçant les réseaux récurrents par un mécanisme d’attention permettant de traiter l’ensemble d’une séquence en parallèle. Les LLM tels que GPT, Llama, Claude ou Gemini sont issus de cette lignée et fonctionnent tous selon des principes similaires : transformer une séquence de tokens en une représentation interne, puis prédire le mot suivant à partir de cette représentation.

Étapes de traitement

Le pipeline d’un LLM peut se décomposer en plusieurs blocs :

1. Tokenisation: le texte d’entrée est découpé en unités appelées tokens (mots, sous‑mots ou caractères). Ce processus convertit une chaîne de caractères en une suite de nombres entiers correspondant à un vocabulaire prédéfini.
2. Embeddings et positionnalité: chaque token est transformé en un vecteur dense via un embedding. Comme la Transformer ne possède pas de mémoire séquentielle, des informations de position sont ajoutées pour indiquer l’ordre des tokens (encodage positionnel).
3. Mécanisme d’attention: cœur de l’architecture, l’attention permet au modèle de pondérer l’importance de chaque token par rapport aux autres. Dans une couche d’attention, on calcule des requêtes, clés et valeurs pour chaque token. Le produit des requêtes et clés permet d’obtenir des scores d’attention, qui pondèrent les valeurs. Le tout est ensuite normalisé.
4. Multi‑head attention: pour capturer plusieurs types de relations, plusieurs têtes d’attention opèrent en parallèle. Les résultats sont concaténés puis transformés.
5. Réseau feedforward: après l’attention, chaque position passe par un réseau de neurones dense identique pour toutes les positions. Ce réseau apporte une non‑linéarité supplémentaire et augmente la capacité de représentation.
6. Empilement de couches: les étapes d’attention et de feedforward sont répétées de nombreuses fois (de quelques dizaines à plusieurs centaines) selon la taille du modèle. Des connexions résiduelles et des normalisations de couche stabilisent l’entraînement.
7. Sortie et décodage: la dernière couche produit des logits, c’est‑à‑dire des scores pour chaque token du vocabulaire. Après application d’une fonction softmax, on obtient une distribution de probabilité. Le modèle sélectionne ensuite le token suivant via des stratégies de décodage (greedy, top‑k, nucleus sampling, etc.).

Le tableau ci‑dessous résume ces composantes principales et leurs fonctions :

Pré‑entrainement et ajustement

Les LLM sont d’abord pré‑entrainés sur des volumes massifs de textes (sites web, livres, articles) via des tâches auto‑supervisées. L’objectif principal est de prédire le mot suivant (ou de remplir des masques) à partir du contexte. Ce pré‑entrainement permet au modèle d’acquérir une connaissance générale de la langue et des faits courants. Ensuite, une phase d’ajustement (fine‑tuning) utilise des données étiquetées ou des instructions pour adapter le modèle à des usages spécifiques : dialogue assisté, résumés, code, question‑réponse. La technique de l’apprentissage par renforcement à partir de feedback humain (RLHF) est également courante pour affiner le comportement et réduire les dérives.

Stratégies de dimensionnement

Deux facteurs influencent considérablement les capacités d’un LLM : la taille (nombre de paramètres) et la quantité de données. Les règles de scaling montrent que des modèles plus volumineux entraînés sur des ensembles de données plus grands affichent souvent de meilleures performances. Cependant, cette croissance se heurte à des limites : coûts énergétiques élevés, temps d’entraînement, empreinte carbone et difficultés de déploiement.

Pour gérer ces contraintes, plusieurs stratégies sont utilisées :

• Parallélisme de données: distribuer les données sur plusieurs processeurs pour entraîner simultanément différentes parties du lot.
• Parallélisme de modèle: répartir les couches ou les têtes d’attention sur plusieurs GPU.
• Mixture of Experts (MoE): n’activer qu’un sous‑ensemble d’experts pour chaque entrée, réduisant le calcul nécessaire et permettant une spécialisation par tâche.
• Quantification: réduire la précision des nombres (passer de 16 bits à 8 bits ou 4 bits) pour diminuer la taille des modèles et accélérer l’inférence.
• Distillation: entraîner un modèle plus petit à reproduire le comportement d’un grand modèle, offrant un compromis entre qualité et efficacité.

Enjeux éthiques et limitations

Les modèles massifs soulèvent des questions :

1. Biais et discrimination: les données d’entraînement peuvent contenir des stéréotypes, entraînant des biais reproduits par le modèle. Des études et des techniques de dé‑biaisage cherchent à identifier et réduire ces effets.
2. Hallucinations: en raison de leur objectif de prédiction du mot suivant, les modèles peuvent inventer des faits plausibles mais faux. Une intégration de sources fiables ou un filtrage post‑génération sont nécessaires.
3. Confidentialité: les modèles mémorisent parfois des informations sensibles présentes dans les données d’entraînement. Des méthodes de confidentialité différentielle ou de retraining sur des données anonymisées sont explorées.
4. Impact environnemental: entraîner et déployer des modèles géants consomme beaucoup d’énergie. Il est crucial de mesurer et de réduire l’empreinte carbone, notamment en améliorant les algorithmes et en utilisant des datacenters décarbonés.

Conclusion

L’architecture Transformer a permis aux modèles de langage de faire des bonds qualitatifs remarquables. La compréhension de ses composants – de la tokenisation à l’attention multi‑tête en passant par les réseaux feedforward – aide à cerner les possibilités et les limites des LLM. Toutefois, la conception et l’utilisation de ces modèles requièrent une réflexion éthique et des optimisations pour concilier performances, coût et responsabilité. Avec l’essor des techniques hybrides (mixture of experts, distillation) et des innovations en matière de pré‑entrainement, les architectures continueront d’évoluer pour répondre à la demande croissante de modèles plus précis et plus efficaces.