Une nouvelle forme d'interaction homme-ordinateur

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

Ces interactions fonctionnent bien dans certains cas 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. L'utilisation d'un modèle de langage de cette manière n'est toutefois pas systématique, elle est arbitraire et il peut s'écouler un certain temps avant que le résultat recherché ne satisfasse les utilisateurs.

Pour résoudre ce problème, les chercheurs de l'ETH 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 contr?ler l'interaction avec de grands modèles de langage comme ChatGPT. LMQL est une nouvelle fa?on 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 t?ches 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 contr?ler 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, le LMQL permet une approche beaucoup plus ciblée pour obtenir le résultat que l'on souhaite. En réduisant les interactions nécessaires entre l'utilisateur:in et le modèle linguistique, on peut également réduire les co?ts 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 jeux de données avec lesquels les grands modèles linguistiques sont entra?nés et sur lesquels ils se basent sont si vastes que les utilisateurs ne peuvent plus contr?ler 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 certain résultat a été généré et comment ils peuvent éviter ce résultat indésirable.

LMQL permet à l'utilisateur de formuler des restrictions de sécurité. Celles-ci contribuent à orienter le modèle dans la bonne direction et à le tenir à l'écart 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 contr?ler la manière dont le modèle linguistique se comporte. Bien s?r, il est difficile d'éviter complètement les comportements indésirables, mais LMQL fait un pas dans cette direction", explique Luca Beurer-Kellner, qui a participé au développement du nouveau langage de programmation. Le langage de programmation LMQL permet par exemple à l'utilisateur d'exclure certains mots ou empêche le modèle de suivre certains processus de raisonnement.

La transparence est essentielle

De nombreuses entreprises développent leurs grands modèles linguistiques à l'abri des regards indiscrets. Cela rend les modèles opaques. Les utilisateurs ne peuvent plus comprendre pourquoi ils ont re?u un certain output. 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 bo?te 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 moins expérimentés.

De par sa structure syntaxique, LMQL est un langage de programmation déclaratif similaire à SQL, qui nécessite moins de connaissances spécialisées pour obtenir les résultats souhaités. Il constitue donc 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 pour les utilisateurs expérimentés et les 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 ainsi leurs propres programmes pour l'interaction avec de grands modèles linguistiques.

L'intérêt pour le LMQL ne cesse de cro?tre. Une communauté multidisciplinaire 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 la conception et l'implémentation de langages de programmation.