Considérations pratiques pour les LLM dans les tâches de NLP

L'engouement pour les masters en droit est tel que beaucoup cherchent à les appliquer à tous les aspects du processus de traduction. Et les LLM font preuve de capacités impressionnantes dans un large éventail de tâches. Toutefois, l'utilisation des MLD pour des tâches moins complexes peut ne pas être nécessaire.

Il existe de nombreux domaines du processus de traduction où l'utilisation de grands modèles de langage (LLM) doit être envisagée, mais dans ce blog, nous parlerons spécifiquement de l'utilisation des LLM pour les tâches de traitement du langage naturel (NLP).

Traitement du langage naturel dans la traduction

Bien avant l'apparition des LLM, le NLP a fait progresser de manière significative le domaine de la traduction. Grâce à des algorithmes sophistiqués et à des réseaux neuronaux, le NLP permet de réaliser des traductions précises et nuancées en fonction du contexte. Elle permet également d'utiliser des technologies qui rendent la traduction plus rapide, plus abordable et plus précise.

La traduction automatique (TA) est l'utilisation la plus connue du traitement du langage naturel. Il joue un rôle crucial en surmontant les obstacles linguistiques et en assurant une communication fluide entre les différents pays et sociétés. Cependant, le NLP est également utilisé dans diverses autres tâches telles que le résumé de texte, la tokenisation et l'étiquetage des parties du discours.

Les tâches NLP ont toujours été effectuées par des cadres NLP. Cependant, les LLM tels que la famille GPT, PaLM, Claude et Jurassic sont très prometteurs dans certains de ces domaines. L'évaluation joue un rôle essentiel dans le choix du moment approprié pour utiliser le potentiel des LLM ou pour dépendre des cadres NLP existants qui ne sont pas basés sur les LLM.

LLMs vs. NLP Frameworks : L'un est-il meilleur que l'autre ?

Les LLM se distinguent dans les tâches exigeant une compréhension nuancée du contexte, la capacité à générer des textes semblables à ceux d'un être humain et la maîtrise de structures linguistiques complexes. Leur capacité à comprendre les nuances permet de générer des réponses cohérentes et adaptées au contexte, ce qui les rend indispensables dans des applications telles que l'IA conversationnelle.

Inversement, les cadres NLP spécialisés, tels que Stanford Stanza et Spacy, sont conçus sur mesure pour être efficaces dans des tâches spécifiques qui ne nécessitent pas nécessairement les capacités d'apprentissage en profondeur des LLM. Les tâches comportant des règles bien définies et des annotations linguistiques détaillées, telles que la tokenisation, l'étiquetage des parties du discours, la reconnaissance des entités nommées et l'analyse des dépendances, sont des domaines dans lesquels ces cadres continuent d'exceller.

Grâce à leurs architectures optimisées et contrôlées, ces cadres NLP égalent, voire dépassent, les LLM dans les tâches nécessitant une analyse linguistique détaillée et l'extraction d'informations structurées. Dans les scénarios qui nécessitent des solutions rationalisées et efficaces en termes de calcul, le choix d'un cadre NLP peut s'avérer moins coûteux et plus pratique que le déploiement de LLM à forte intensité de ressources.

Une évaluation basée sur le retour sur investissement des frameworks NLP par rapport aux LLMs

L'évaluation du retour sur investissement est l'un des moyens de décider s'il convient d'utiliser des cadres LLM ou NLO. Étant donné que les LLM sont actuellement plus coûteux à entretenir du point de vue des ressources, il s'agit d'un élément important à prendre en compte en plus de la performance. Au fur et à mesure que les LLM s'améliorent et se spécialisent, ils peuvent également devenir plus économiques dans les situations où les cadres NLP sont actuellement déployés.

Le tableau ci-dessous donne des indications sur les tâches NLP qui conviennent le mieux aux cadres NLP et celles qui conviennent le mieux aux LLM. Ceci est basé sur une évaluation interne de l'équipe d'intelligence artificielle de Smartling.

Maximiser vos résultats avec les LLM

Pour parvenir à une approche équilibrée et efficace du traitement des langues, il faut tirer parti de la synergie entre les LLM et les cadres NLP spécialisés. Alors que les LLM apportent de la sophistication aux tâches exigeant des réponses tenant compte du contexte, les cadres NLP spécialisés restent essentiels pour les tâches exigeant de la précision, de la rapidité et une compréhension approfondie des structures linguistiques à un coût de calcul moindre. L'avenir de la PNL réside dans l'intégration stratégique de ces outils pour relever les défis multiples que présente le domaine toujours plus vaste de la compréhension du langage.

Vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont Smartling déploie les LLM dans ses solutions de traduction ? Prenez contact avec nous.