Quand utiliser de grands modèles de langage
Dans l’ensemble, nous vous recommandons d’utiliser de grands modèles de langage lorsque vous devez générer du texte, des images ou même du code.
Il existe trois catégories différentes de modèles d’IA générative :
- Les modèles de langage naturel utilisent le langage naturel et génèrent des réponses.
- Les modèles de transformateur préentraîné (GPT) dégénérateurs prennent des extraits de code ou de langage naturel et les traduisent en code.
- Les modèles de génération d'images prennent des instructions, une image de base, ou les deux, et créent une nouvelle image.
Traitement de texte
Les grands modèles de langage peuvent effectuer plusieurs tâches de langage naturel, notamment :
| Tâche | Prompt |
|---|---|
| Résumé de texte | « Résume ce texte en quelques mots. » |
| Classification de texte | « Quel est le genre de ce livre ? » |
| Génération de noms ou d’expressions | « Écris un slogan pour ma société de vente de fleurs. » |
| Traduction | « Traduis ’Comment allez-vous’ en anglais. » |
| Réponses aux questions | « Que fait Azure OpenAI ? » |
| Suggestion de contenu | « Dis-moi quelles sont les cinq meilleures chansons de mariage. » |
Travailler avec du code
Les grands modèles de langage sont compétents dans plus d’une douzaine de langages de programmation, tels que C#, JavaScript, Perl, PHP et Python. En utilisant les LLM pour coder, vous pouvez relever les défis suivants :
- Créer des applications : vous pouvez utiliser des modèles de langage LLM pour générer du code comme une API web en fonction des commandes.
- Gérer les applications : si vous travaillez sur une base de code existante, les modules LLMs peuvent vous aider à mettre à jour ou à gérer le code existant.
- Améliorer les applications : vous pouvez utiliser des machines virtuelles LLM pour améliorer le code d’une métrique spécifique, comme une sécurité ou une journalisation accrues.
Par exemple, à l’entrée « Écris une boucle for comptant de 1 à 10 en Python », la réponse suivante est fournie :
for i in range(1,11):
print(i)
Traitement des images
Les grands modèles de langage peuvent créer des images réalistes et artistiques, modifier la disposition ou le style d’une image, et créer des variantes sur une image fournie. Par exemple :
Génération d’image : les LLMs peuvent générer des images originales en fonction du texte d'entrée décrivant l'image souhaitée. Plus vous êtes précis, plus le modèle a de chances de produire l’image souhaitée.
Modification d’une image : les llms peuvent modifier une image à l’aide du texte d’entrée de ce que vous souhaitez modifier à propos de l’image. Vous pouvez modifier le style d’une image, ajouter ou supprimer des éléments, ou générer du nouveau contenu à ajouter.
Variantes d’image : llMs peut générer des variantes d’une image à l’aide de l’image elle-même et du texte d’entrée spécifiant le nombre de variantes de l’image à produire. L’image d’origine reste la même, mais la couleur, la scène en arrière-plan et l’emplacement des objets peuvent changer dans les variantes.