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Surmonter les défis de la formation des modèles de langage à grande échelle

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Les modèles de langage à grande échelle (LLM) comme Gemini de Google et ChatGPT d’OpenAI révolutionnent le monde des affaires. Ces outils avancés d’IA améliorent les interactions avec les machines et offrent des services tels que l’assistance à l’écriture, le support client et la résolution de problèmes complexes. Selon un nouveau rapport de Pragma Market Research, le marché mondial des LLM devrait dépasser 259 milliards de dollars d’ici 2030, soulignant l’énorme potentiel d’innovation et d’efficacité dans divers secteurs.

Malgré leur potentiel, la formation des LLM présente des défis importants. Les entreprises rencontrent souvent des obstacles tels que le manque de jeux de données de formation de haute qualité, les biais inhérents dans les sorties de l’IA, des ressources informatiques insuffisantes et la complexité globale de la formation de ces modèles. En outre, une recherche d’IDC indique que 56 % des dirigeants se sentent sous pression pour adopter l’IA générative (GenAI). Sans aborder ces problèmes, les entreprises risquent de prendre du retard dans la course compétitive à l’adoption de l’IA.

Cet article offre un guide complet pour naviguer dans les complexités de la formation des LLM et les meilleures pratiques pour une formation efficace.

Comment fonctionne la formation des LLM

La formation des LLM est un processus en plusieurs étapes crucial pour construire ou améliorer les modèles :

  1. Collecte et prétraitement des données La phase initiale consiste à recueillir des données provenant de diverses sources comme des articles scientifiques, des sites web, des livres et des bases de données sélectionnées. Ces données brutes doivent être nettoyées et prétraitées pour éliminer le bruit, corriger les incohérences de format et écarter les détails non pertinents. Les données sont ensuite tokenisées en unités plus petites, telles que des mots ou des sous-mots, en utilisant des techniques comme l’encodage par paires de bytes (Byte-Pair Encoding) ou WordPiece.
  2. Configuration du modèle Après le prétraitement, le modèle est configuré, typiquement en utilisant un réseau neuronal basé sur des transformateurs. Cette étape implique la définition de divers paramètres, comme le nombre de couches de transformateurs et les têtes d’attention. Les chercheurs expérimentent différentes configurations pour trouver la plus efficace.
  3. Entraînement du modèle Le modèle est formé en l’exposant aux données textuelles préparées, avec pour objectif de prédire le mot suivant dans une séquence. Les poids internes du modèle sont ajustés en fonction de ses prédictions, affinant ses capacités à travers d’innombrables itérations sur un vaste ensemble de données.
  4. Affinage L’affinage implique un apprentissage supervisé où le modèle apprend à générer des réponses alignées sur des exemples fournis par des humains. Des étapes avancées comme l’apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF) affinent encore le modèle en comparant ses réponses aux préférences humaines, garantissant qu’elles sont utiles, honnêtes et inoffensives.

Défis de la formation des LLM

  1. Génération et validation des données La collecte et la préparation de données diversifiées, représentatives et éthiquement solides sont intensives en ressources. Les solutions incluent des techniques créatives d’expansion des ensembles de données, l’utilisation de jeux de données publics, le crowdsourcing, les examens d’experts et la mise en œuvre de routines strictes de filtrage des données pour éliminer les biais.
  2. Optimisation des capacités de raisonnement L’amélioration du raisonnement des LLM implique d’enseigner aux modèles les subtilités de la programmation et d’utiliser des méthodes comme le RLHF et le “chain-of-thought” prompting. Des cadres avancés comme le “faithful reasoning” de DeepMind améliorent les systèmes de questions-réponses, bien que des défis subsistent, notamment pour les tâches complexes.
  3. Biais et hallucinations Les biais dans les données d’entraînement et le traitement algorithmique peuvent déformer les sorties des LLM, tandis que les hallucinations mènent à des informations incorrectes ou trompeuses. Pour résoudre ces problèmes, il faut des audits approfondis, des algorithmes de neutralisation, l’amélioration de l’architecture des réseaux neuronaux et l’intégration du jugement humain dans l’évaluation des sorties.
  4. Contrôle de qualité et surveillance Un contrôle de qualité efficace implique la définition des bonnes métriques d’évaluation (par ex., perplexité, ROUGE, score F1), une évaluation continue et une révision post-formation. L’équilibre entre les systèmes automatisés et la supervision humaine garantit des LLM évolutifs, efficaces et de haute qualité.
  5. Expertise technique et gestion des opérations La formation et le déploiement des LLM nécessitent une expertise en algorithmes d’apprentissage profond et en transformateurs, ainsi que la gestion des opérations complexes de logiciels et de matériel. La mise à l’échelle rapide des équipes avec des formateurs qualifiés et la formation continue des employés existants sont cruciales pour maintenir l’efficacité et intégrer les outils d’IA dans les processus commerciaux.

Conclusion

La formation des LLM est un processus complexe nécessitant précision, stratégies innovantes et une approche proactive face à l’évolution de la technologie. Surmonter les limitations telles que les biais, la qualité des données, les capacités de raisonnement et les opérations techniques est essentiel pour tirer parti du plein potentiel des LLM.

Turing offre des services complets de développement de LLM, spécialisés dans l’amélioration des capacités de raisonnement et de codage des modèles. Avec une combinaison unique de livraison accélérée par l’IA, de talents technologiques à la demande et de solutions personnalisées, Turing fournit l’expertise et les données nécessaires pour alimenter des stratégies LLM efficaces.

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