Face à l'engouement suscité par les LLM, nombreux sont ceux qui cherchent des moyens de les appliquer à tous les aspects du processus de traduction. Et les LLM présentent des capacités impressionnantes dans un large éventail de tâches. Cependant, l'utilisation de LLM pour des tâches moins complexes peut ne pas être nécessaire.
L'utilisation de grands modèles linguistiques (LLM) doit être envisagée dans de nombreux domaines du processus de traduction, 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'arrivée des LLM, la PNL a considérablement fait progresser le domaine de la traduction. À l'aide d'algorithmes sophistiqués et de réseaux de neurones, la PNL permet des traductions précises et nuancées en fonction du contexte. Elle permet également la mise en place d'une technologie qui rend la traduction plus rapide, plus abordable et plus précise.
La traduction automatique (MT) est l'utilisation la plus connue du traitement du langage naturel. Il joue un rôle crucial pour surmonter les obstacles linguistiques et garantir une communication fluide entre les différents pays et sociétés. Cependant, la PNL est également utilisée dans diverses autres tâches telles que la synthèse de texte, la tokenisation et une partie du balisage vocal.
Les tâches de PNL ont toujours été effectuées par des frameworks de PNL. Cependant, des LLM tels que la famille GPT, PalM, Claude et Jurassic sont remarquablement prometteurs dans certains de ces domaines. L'évaluation joue un rôle essentiel pour décider du moment approprié pour utiliser le potentiel des LLM ou dépendre des cadres de PNL existants qui ne sont pas basés sur le LLM.
LLMs contre NLP Frameworks : l'un est-il meilleur que l'autre ?
Les LLM brillent dans les tâches qui exigent une compréhension nuancée du contexte, une capacité à générer du texte semblable à celui d'un humain et une gestion habile de structures linguistiques complexes. Leur capacité à comprendre les nuances permet de générer des réponses cohérentes et pertinentes sur le plan contextuel, ce qui les rend indispensables dans des applications telles que l'IA conversationnelle.
À l'inverse, les frameworks 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, le balisage d'une partie du discours, la reconnaissance d'entités nommées et l'analyse des dépendances, sont des domaines dans lesquels ces frameworks continuent d'exceller.
Grâce à leurs architectures optimisées et contrôlées, ces frameworks NLP égalent voire surpassent les LLM dans les tâches nécessitant une analyse linguistique détaillée et une extraction d'informations structurées. Dans les scénarios nécessitant des solutions rationalisées et efficaces en termes de calcul, opter pour un framework NLP peut s'avérer moins coûteux et plus pratique que le déploiement de LLM gourmands en ressources.
Une évaluation basée sur le retour sur investissement des frameworks NLP par rapport aux LLM
L'une des façons de décider d'utiliser les cadres LLM ou NLO consiste à évaluer le retour sur investissement. Étant donné que la maintenance des LLM est actuellement plus coûteuse du point de vue des ressources, il s'agit d'un élément important à prendre en compte en plus des performances. À mesure que les LLM s'améliorent et deviennent plus spécialisés, ils peuvent également devenir plus économiques dans les situations où des frameworks NLP sont actuellement déployés.
Le tableau ci-dessous fournit des indications sur les tâches de PNL les plus adaptées aux frameworks de PNL et celles qui conviennent le mieux aux LLM. Ceci est basé sur une évaluation interne réalisée par l'équipe d'IA de Smartling.
Maximiser vos résultats avec les LLM
Pour parvenir à une approche équilibrée et efficace du traitement du langage, il faut tirer parti de la synergie entre les LLM et les frameworks de NLP spécialisés. Alors que les LLM apportent de la sophistication aux tâches nécessitant des réponses contextuelles, les frameworks NLP spécialisés restent essentiels pour les tâches nécessitant précision, rapidité et compréhension approfondie des structures linguistiques à un coût de calcul inférieur. L'avenir de la PNL réside dans l'intégration stratégique de ces outils afin de relever les défis multidimensionnels posés par le domaine en constante expansion de la compréhension des langues.
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