Une nouvelle forme d’interaction homme-ordinateur

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L’interaction avec de grands modèles linguistiques devient moins coûteuse
L’interaction avec de grands modèles linguistiques devient moins coûteuse et plus fiable grâce au LMQL. (Image : SRI Lab / ETH Zurich)
Des chercheurs de l’ETH Zurich ont développé le nouveau langage de programmation LMQL. Celui-ci rend l’interaction avec de grands modèles de langage comme ChatGPT plus fiable, moins coûteuse et plus sûre.

Les modèles linguistiques, tels que ChatGPT, sont désormais bien connus de la communauté technologique et du grand public. Les utilisateurs interagissent avec ces modèles de langage en formulant leurs instructions et leurs questions en langage naturel. Pour ce faire, les utilisateurs n’ont pas besoin de connaissances en programmation.

Dans certains cas, ces interactions fonctionnent bien et aboutissent au résultat souhaité. Cependant, dans certaines situations, le modèle linguistique ne comprend pas la commande et la réponse générée est inattendue ou insatisfaisante. Dans ce cas, les utilisateurs font une autre demande pour obtenir la réponse souhaitée. ChatGPT tente alors de corriger les erreurs et d’adapter sa sortie. Cependant, l’utilisation d’un modèle de langage de cette manière n’est pas systématique, est arbitraire et peut prendre un certain temps avant que le résultat souhaité ne satisfasse les utilisateurs.

Pour résoudre ce problème, des chercheurs ont maintenant développé un nouveau langage de programmation et une plateforme open source appelée LMQL (Language Model Query Language). LMQL permet d’étendre et de mieux contrôler l’interaction avec de grands modèles de langage comme ChatGPT. LMQL est une nouvelle façon de programmer et une nouvelle forme d’interaction entre l’ordinateur et l’homme, puisque les utilisateurs interagissent directement avec l’ordinateur et lui donnent des instructions.

LMQL est le premier langage qui combine les capacités des langues naturelles et des langages de programmation afin de communiquer au mieux avec de grands modèles de langage comme ChatGPT. Pour les requêtes simples, il suffit d’utiliser ChatGPT en langage naturel. Mais pour des tâches plus complexes et plus spécifiques, comme la création d’une base de données ou l’analyse de données, il est indispensable de donner des instructions précises au modèle de langage. Le formalisme des langages de programmation est donc nécessaire pour contrôler avec précision le modèle linguistique à l’aide de constructions formelles et pour garantir que les utilisateurs obtiennent la réponse souhaitée. Martin Vechev, professeur d’informatique et l’un des développeurs, précise : "En fait, LMQL permet d’obtenir le résultat que l’on souhaite de manière beaucoup plus ciblée. En réduisant les interactions nécessaires entre l’utilisateur:in et le modèle linguistique, on peut également réduire les coûts des processus d’échange. L’utilisation de LMQL augmente les chances d’obtenir le résultat souhaité. Parfois même, c’est l’utilisation de LMQL qui permet d’obtenir le résultat souhaité, car elle permet de formuler sa requête de manière plus précise".

Un avantage décisif

Les ensembles de données avec lesquels les grands modèles linguistiques sont entraînés et sur lesquels ils se basent sont si vastes que les utilisateurs ne peuvent plus contrôler et comprendre les processus qui se déroulent au sein d’un modèle. C’est pourquoi les modèles produisent parfois des résultats indésirables ou controversés. Selon les chercheurs, l’un des principaux problèmes est que les utilisateurs ne comprennent pas pourquoi un résultat particulier a été généré et comment ils peuvent éviter ce résultat indésirable.

Le LMQL permet à l’utilisateur de formuler des contraintes de sécurité. Celles-ci contribuent à orienter le modèle dans la bonne direction et à l’empêcher de produire des résultats indésirables ou inattendus. "LMQL permet de restreindre le modèle linguistique de manière à ce qu’il reste strictement dans un cadre prédéfini. Cela permet aux utilisateurs de mieux contrôler la manière dont le modèle linguistique se comporte. Bien sûr, il est difficile d’éviter complètement les comportements indésirables, mais LMQL fait un pas dans cette direction", explique Luca Beurer-Kellner, qui a contribué au développement du nouveau langage de programmation. Le langage de programmation LMQL permet par exemple à l’utilisateur d’exclure certains mots ou d’empêcher le modèle de suivre certains processus de raisonnement.

La transparence est essentielle

De nombreuses entreprises développent leurs grands modèles linguistiques derrière des portes closes. Cela rend les modèles peu transparents. Les utilisateurs ne peuvent plus comprendre pourquoi ils ont obtenu un certain résultat. Pour remédier à cela, la science doit, selon les chercheurs, développer des outils open source tels que LMQL, qui sont transparents, accessibles et adaptables. Marc Fischer, qui a participé au développement du nouveau langage de programmation, explique : "Tant pour la communauté tech que pour un public non technophile, il est crucial que le code source de LMQL soit ouvert et librement disponible, afin que les utilisateurs ne se retrouvent pas face à une énième boîte noire. Comme la recherche sur les modèles de langage progresse rapidement, il est important que LMQL soit transparent et permette ainsi un développement rapide".

Un outil également pour les utilisateurs/trices moins expérimentés

Du point de vue de la structure syntaxique, LMQL est un langage de programmation déclaratif, similaire à SQL, qui nécessite moins de connaissances spécialisées pour obtenir les résultats souhaités. Il s’agit donc d’un outil innovant pour les chercheurs de différentes disciplines. "Si vous ne vous intéressez pas sérieusement à la programmation ou si vous n’avez pas le temps de le faire parce que cela ne fait pas partie des domaines clés de votre activité, LMQL rend l’interaction précise avec de grands modèles de langage facilement compréhensible et beaucoup plus accessible", explique Beurer-Kellner.

En outre, LMQL peut servir de base utile aux utilisateurs expérimentés et aux experts en programmation, car différentes constructions de programmation peuvent être ajoutées à la requête en langage naturel. Les programmeurs expérimentés peuvent utiliser LMQL comme module et écrire leurs propres programmes pour interagir avec de grands modèles de langage.

L’intérêt pour le LMQL ne cesse de croître. Une communauté interdisciplinaire s’est déjà formée autour de ce nouveau langage de programmation. Les chercheurs considèrent LMQL comme un projet à long terme et prévoient déjà des projets de suivi et la publication d’autres articles. Ils ont en outre été invités à présenter leur travail en juin lors d’une des plus importantes conférences internationales sur le thème de la conception et de l’implémentation de langages de programmation.
Anna Janka