« Une machine peut avoir une grande mémoire, mais elle ne peut pas penser – à moins que nous ne le lui apprenions. » – Alan Turing. Les modèles d’IA modernes tels que GPT-4 ou Llama sont basés sur d’énormes ensembles de données et des structures mathématiques complexes. Mais qu'est-ce qui se cache réellement derrière tout cela ? Dans cet article, nous examinons les composants clés nécessaires pour créer un modèle de langage à partir de zéro.
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont des réseaux neuronaux formés avec d'énormes quantités de texte. Leur force réside dans la capacité à générer du texte de type humain, à résumer du contenu et à écrire du code. Le cœur de ces modèles est l’ architecture Transformer , qui leur permet de capturer les dépendances au sein des textes et de faire des prédictions contextuelles.
Les poids quantifiés permettent de compresser le modèle de manière particulièrement fine, surmontant ainsi efficacement les obstacles matériels. La distillation des connaissances réduit également la taille du modèle : un grand modèle transfère ses connaissances vers une variante plus compacte. L'élagage supprime les paramètres redondants, ce qui permet d'obtenir une architecture allégée et efficace sans sacrifier la précision.
On peut utiliser la modélisation du langage masqué pour augmenter la profondeur sémantique. Le modèle reconstruit des textes incomplets et comprend ainsi les termes spécifiques à l’industrie. De même, La prédiction du mot suivant peut être utilisée pour un langage technique spécifique à un secteur. Avant qu'un modèle puisse être formé, le texte doit être converti en un format que les réseaux neuronaux peuvent comprendre grâce à la tokenisation , aux intégrations et au codage de paires d'octets .
Pour compenser le manque de données de formation spécifiques à l’industrie, l’apprentissage par transfert et l’augmentation artificielle des données sont utilisés. Les modules d'anticipation Lean et les intégrations optimisées les adaptent aux données spécifiques à l'industrie. Un élément essentiel des modèles de transformateurs est le mécanisme d’auto-attention . Chaque jeton est pondéré par rapport à tous les autres jetons de la phrase, ce qui rend le contexte d'un mot plus clair.
Par exemple, une phrase comme « Le chat a sauté sur la table parce qu’il avait faim » peut signifier que « elle » est le chat. Le modèle reconnaît ces connexions en attribuant une importance à chaque mot. Cela l’aide à mieux comprendre le contexte. Le mécanisme permet au modèle d’apprendre des dépendances complexes et des significations sémantiques au sein d’un texte.
Les modèles pré-entraînés intègrent les connaissances internes. Cette combinaison augmente la diversité des données et permet une qualité de modèle élevée malgré des ensembles de données locaux limités. Les performances des modèles d'IA sont évaluées à l'aide de mesures spécifiques : Weighted-F1 et Perplexity mesurent la qualité des tâches de traitement de texte, tandis que le temps de réponse et le taux d'erreur représentent de manière transparente l'adéquation pratique.
L'adaptation continue aux cadres réglementaires dynamiques est obtenue grâce à l'apprentissage par contraintes , qui, par exemple, intègre les directives de protection des données directement dans le modèle d'IA à l'aide de la confidentialité différentielle . Un ensemble de règles adaptables et des processus d’ajustement spécifiques à chaque domaine nous permettent de réagir aux nouvelles réglementations de manière flexible et rapide.
La première étape du processus de formation d’un modèle linguistique est la pré-formation . Le modèle est alimenté avec d’énormes quantités de texte non structuré afin d’apprendre les modèles linguistiques généraux, les structures de phrases et le sens des mots. Au cours de ce processus, le modèle essaie de prédire les mots suivants dans une phrase sans se concentrer sur une tâche spécifique. Cela crée une sorte de compréhension universelle de la langue.
Le réglage fin est la deuxième étape au cours de laquelle le modèle pré-entraîné est spécialisé pour une tâche spécifique. Il est formé avec des ensembles de données plus petits et plus spécifiques, par exemple pour répondre aux demandes des clients, classer des textes ou créer des résumés. Le réglage fin garantit que le modèle fournit des réponses plus précises et contextuelles pour un domaine d'application défini.
La formation d’un LLM nécessite une puissance de calcul importante. Pour rendre le processus plus efficace, diverses méthodes d’optimisation peuvent être utilisées. Cela vous permet d'enregistrer les poids des modèles et de les charger ultérieurement ou de télécharger des paramètres pré-entraînés et publiés. LoRA (Low-Rank Adaptation) est également utilisé pour un réglage fin avec moins d'effort de calcul.
Une boucle d’apprentissage en ligne est utilisée pour le développement continu et l’adaptation aux nouvelles découvertes et exigences. Il surveille en permanence les performances du modèle, analyse les nouvelles données et les commentaires des utilisateurs et ajuste automatiquement le modèle si nécessaire. La protection et l'efficacité des données sont assurées par des techniques de confidentialité différentielle et la suppression des connexions inutiles .
Un script Python spécialement programmé peut former efficacement un modèle de langage. Il peut également charger des poids externes à partir d’un modèle pré-entraîné. Le modèle est optimisé pour une tâche spécifique en l'adaptant à des données spécifiques. Une fois la formation terminée, le script enregistre les poids mis à jour afin qu'ils soient disponibles pour une utilisation ultérieure.
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Les modèles linguistiques ont déjà révolutionné de nombreux secteurs, du service client à la création de contenu. Grâce à une pré-formation ciblée et à un réglage fin, les modèles peuvent être adaptés à une grande variété de tâches. Ceux qui développent une compréhension plus approfondie de ces processus peuvent créer leurs propres solutions d’IA personnalisées et façonner activement le progrès technologique.