Évaluer les grands modèles de langage dans la création musicale

Des grands Modèles de langage (LLMs) comme GPT-4 et Llama2 ont récemment été utilisés pour bosser avec la musique, un peu comme ils le font avec le texte. Cette étude examine à quel point ces modèles peuvent comprendre et créer de la musique. Même s'ils génèrent bien du texte, leur capacité à raisonner sur la musique n'est pas aussi forte. C'est important, car créer de la musique demande souvent une réflexion complexe et une compréhension qui va au-delà de simples patterns.

#C'est quoi les Grands Modèles de Langage ?

Les Grands Modèles de Langage sont des outils puissants créés grâce à l'apprentissage profond. Ils sont entraînés sur une tonne de données textuelles, ce qui les aide à produire des réponses proches de celles des humains. Ces modèles peuvent faire plein de trucs comme traduire des langues, analyser des émotions, répondre à des questions, et résumer des textes. Ils sont connus pour leur capacité à gérer des tâches linguistiques compliquées, montrant qu'ils peuvent "raisonner" jusqu'à un certain point.

#Musique et Raisonnement

La musique peut être représentée de manière simple avec des symboles. La représentation de la musique de cette façon permet aux LLMs de mieux traiter et générer de la musique. Le raisonnement impliqué dans la musique est un peu comme en mathématiques. Les deux reposent sur des patterns. La musique utilise des rythmes et des notes, tandis que les maths utilisent des chiffres et des formes. La théorie musicale utilise aussi des concepts mathématiques pour expliquer les relations entre les notes et les rythmes.

#Comment les LLMs Gèrent la Musique ?

Les LLMs peuvent prendre de la musique écrite en langage symbolique, comme la notation MIDI et ABC, et l'analyser. Ils peuvent décomposer des patterns musicaux complexes et créer de la nouvelle musique basée sur ces patterns. Cette capacité ouvre de nouvelles portes pour les systèmes de génération musicale où les commandes des utilisateurs guident la sortie du modèle.

#Tâches pour l'Évaluation

Dans cette étude, on évalue quatre LLMs différents : GPT-4, Gemma-7B-it, Llama2-7B-chat, et Qwen-7B-chat. On regarde comment ils gèrent diverses tâches musicales comme :

• Compréhension Musicale : Ça inclut des trucs comme des exercices de théorie musicale, l'extraction de motifs, et l'extraction de formes musicales.
• Génération Musicale : Ça inclut la Génération de musique basée sur des accords spécifiques, l'harmonisation de mélodies, et la création de musique qui suit certains motifs et formes.

#Résultats

Notre enquête révèle que même si les LLMs montrent un certain potentiel, ils peinent avec le raisonnement musical complexe au niveau des chansons. Ils échouent souvent à appliquer ce qu'ils ont appris sur la musique face à des tâches difficiles. Par exemple, dans des tâches où ils devaient créer de la musique tout en respectant des directives spécifiques, certains modèles se contentaient de répéter les motifs qu'on leur avait donnés sans rien ajouter de nouveau. D'autres incluaient les bons éléments musicaux mais ne respectaient pas la structure correcte.

#Analyse de Performance

Pour analyser la performance de chaque modèle, on a regardé à la fois des résultats quantitatifs et qualitatifs. Les résultats quantitatifs incluaient le succès des modèles à générer de l'audio à partir de leurs réponses et la précision dans les exercices de théorie musicale. Les résultats qualitatifs impliquaient des évaluations humaines sur la façon dont les modèles respectaient les instructions des tâches.

Dans nos tests, GPT-4 a eu le meilleur taux de réussite pour générer de la musique qui pouvait être transformée en audio. Cependant, même lui n'a pas atteint les standards attendus par les compositeurs humains. D'autres modèles avaient des taux de réussite encore plus bas, produisant souvent des résultats qui ne pouvaient pas être rendus en audio.

#Compréhension des Tâches

Quand il s'agit de comprendre les tâches, on a constaté que différents modèles montraient des niveaux de compréhension variés. Par exemple :

• GPT-4 a bien suivi les instructions et compris la théorie musicale.
• D'autres modèles avaient du mal à répondre correctement aux questions et montraient des difficultés à appliquer le raisonnement.

Dans les tâches nécessitant du raisonnement, même GPT-4 a rencontré des défis et a parfois fait des erreurs qui ont affecté sa performance globale.

#Génération de Musique

Pour ce qui est de générer de la musique, les modèles ont montré une tendance similaire :

• GPT-4 pouvait générer de la musique qui respectait mieux certaines directives que les autres.
• Cependant, tous les modèles avaient des problèmes. Ils produisaient parfois des lignes répétitives ou des notes qui n'avaient rien à voir avec la structure musicale.

Il est devenu clair que même quand les modèles suivaient le format ABC, ils ne comprenaient souvent pas les significations profondes derrière les instructions données. Ils avaient tendance à copier les prompts plutôt qu'à créer de la musique vraiment originale.

#Défis Identifiés

Plusieurs défis se sont présentés au cours de cette étude :

1. Manque de Connaissances Musicales : Les modèles n'avaient pas assez de connaissances en musique. Ce manque rendait difficile la production de compositions plus complexes et originales.

2. Formats Incorrects : La plupart des modèles ne pouvaient pas générer de la musique dans le bon format. Ils "savaient" peut-être ce qu'était la notation ABC, mais n'arrivaient pas à produire des séquences correctes de manière cohérente.

3. Difficulté avec les Instructions Complexes : Les instructions nécessitant plusieurs étapes ont souvent embrouillé de nombreux modèles. Ils avaient souvent du mal à suivre tous les éléments nécessaires pour créer de la musique cohérente.

4. Concentration sur les Patterns : Bien que les modèles puissent reconnaître des patterns, ils échouent à créer des variations ou des compositions de qualité basées sur ces patterns.

#Directions Futures

Pour que les LLMs améliorent leur compréhension et leur génération musicale, les efforts futurs devraient se concentrer sur :

• Fournir plus de connaissances expertes pendant l'entraînement, en s'assurant que les modèles sont bien équipés avec la théorie musicale nécessaire.

• Créer de meilleures bases de données qui incluent des informations détaillées et structurées sur la composition musicale.

• Améliorer la façon dont les modèles sont incités à gérer des tâches complexes avec plusieurs étapes de manière plus efficace.

#Conclusion

Notre analyse montre que même si les LLMs ont fait des progrès dans la génération de texte, leur capacité à comprendre et créer de la musique reste limitée. Ils peinent avec le raisonnement et l'application efficace des connaissances musicales. Combler ces lacunes est essentiel pour améliorer l'expérience des musiciens travaillant avec ces modèles. Avec les bonnes améliorations, la recherche future peut mener à des modèles qui saisissent vraiment les nuances de la création musicale, les rendant précieux pour les compositeurs et les passionnés de musique.