Entraînement des Grands Modèles de Langage (LLM) : Approche Technique

Introduction aux Grands Modèles de Langage (LLM)

L'Intelligence Artificielle est au cœur de l'actualité depuis la révolution ChatGPT de novembre 2022. Ce modèle, développé par OpenAI, appartient à la grande famille des LLM (Large Language Models). Ces systèmes complexes sont capables d'interpréter, de générer et de contextualiser des informations avec une précision remarquable. Le développement d'un LLM implique un processus rigoureux :

1. Définition des objectifs : Choix de l'architecture et des objectifs du modèle.
2. Collecte et prétraitement des données : Nettoyage et transformation des données pour l'entraînement.
3. Entraînement : Apprentissage supervisé ou non supervisé.
4. Optimisation : Ajustement des paramètres pour maximiser la performance.
5. Évaluation et validation : Tests pour garantir l'efficacité du modèle.
6. Fine-tuning : Affinage pour des tâches spécifiques.

Dans cet article, nous allons explorer en profondeur ces étapes clés, examiner les défis techniques et éthiques associés aux LLM, et évoquer les différents outils utilisés pour l’entraînement des LLM.

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‍Les Fondements de l'Apprentissage Supervisé et Non Supervisé

La première question à se poser avant d’entraîner son modèle est celle du type d’apprentissage. En effet, on distingue deux types d’apprentissage en LLM :

• Apprentissage supervisé : l’entraînement du modèle se fait à partir de labels. Autrement dit, on indique au modèle ce qu’il faut répondre avec des exemples.
• Apprentissage non supervisé : l’entraînement du modèle se fait sans labels. Le modèle détermine par lui-même les liens mathématiques entre les données.

Récemment, des techniques comme l’apprentissage auto-supervisé combine les deux apprentissages de la manière suivante :

• Le modèle crée lui-même des pseudo-labels et des tâches d’entraînement à partir des données brutes non labellisées
• Il apprend ensuite à résoudre ces tâches d’entraînement de manière supervisée à partir des labels et des tâches qu’il a lui-même générées

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Architecture des LLM : Les Transformateurs / Transformers

Les grands modèles de langage reposent sur une architecture dénommée Transformateurs (transformers en anglais), introduite en 2017 par Google. Cette architecture a transformé le domaine du traitement du langage naturel grâce à sa capacité à traiter efficacement de grandes quantités de données textuelles.

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Le Mécanisme d'Attention en LLM

Au cœur des transformateurs se trouve le mécanisme d'attention, une innovation majeure dans le traitement du langage naturel. Ce mécanisme permet au modèle de se concentrer sur les parties les plus pertinentes d'une phrase pour comprendre son sens global. Par exemple, dans la phrase "Le chat qui dort sur le canapé est roux", le modèle saura que "roux" se réfère au "chat" et non au "canapé", grâce à ce mécanisme.

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Les Réseaux Neuronaux Profonds

Les transformateurs s'appuient aussi sur des réseaux neuronaux profonds, inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ces réseaux sont composés de multiples couches de "neurones" artificiels, chacune traitant l'information de manière de plus en plus abstraite. Dans le cas des LLM, ces réseaux apprennent à reconnaître des motifs complexes dans le langage. Ils peuvent ainsi comprendre les nuances, le contexte et même générer du texte cohérent.

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Collecte et Préparation des Données d'Entraînement

La collecte des données consiste à rassembler un large éventail de données provenant de diverses sources. Pour assurer la qualité des modèles, il est essentiel de sélectionner des données variées mais pertinentes. En effet, un bon équilibre entre les types de données garantit que le modèle développera une compréhension nuancée du langage.

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Nettoyage et Prétraitement des Données

Après la collecte, il est fréquent de rencontrer des informations erronées ou inutiles. Par exemple, du contenu dupliqué, des erreurs typographiques ou des fragments incohérents. On élimine ces données ou on les retraite de façon à assurer que le modèle soit alimenté par des données fiables. Par ailleurs, transformer les données en formats standardisés facilite leur utilisation lors de l'entraînement, rendant ce processus plus efficace.

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Gestion des Données Manquantes et des Outliers

Lors de l’entraînement d’un modèle, il est inévitable de se retrouver face à des données manquantes. Pour répondre à cette problématique, plusieurs stratégies peuvent être mises en place :

• On peut choisir d'imputer les valeurs manquantes en utilisant des méthodes statistiques telles que la moyenne, le mode ou la médiane.
• À défaut, on peut aussi supprimer les lignes d’un tableau qui comportent des valeurs manquantes.

La présence d'outliers (ou valeurs aberrantes) peut également nuire à la performance du modèle. En effet, les points extrêmes peuvent fausser l’apprentissage. Pour les gérer, il est essentiel d’adopter des techniques robustes d'identification comme les méthodes de la distance de Mahalanobis ou de z-score.

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Processus d'Entraînement des LLM

Une fois les données collectées, place au processus d’entraînement proprement dit. Il consiste à initialiser les poids, définir la fonction de coût et mettre à jour en continu les poids du modèle. Voyons ce dont il s’agit.

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Initialisation des Poids

Lors de l'entraînement des LLM, l'initialisation des poids est une étape cruciale. En effet, des poids initialement mal choisis peuvent conduire à des performances médiocres. Par conséquent, il est courant d'utiliser des techniques d'initialisation adaptées, comme Xavier ou He. Ces méthodes aident à établir des poids qui favorisent une convergence rapide et efficace du modèle.

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Fonction de Coût et Optimisation

La fonction de coût est un élément central du processus d'entraînement. Elle permet de quantifier l'écart entre les prédictions du modèle et les résultats réels. Grâce à cette mesure, on peut ajuster les poids et améliorer les performances. Des algorithmes tels que Adam ou RMSprop sont souvent utilisés, car ils exploitent efficacement les gradients pour ajuster les poids.

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Rétropropagation et Mise à Jour des Poids

La rétropropagation est une technique qui permet de mettre à jour les poids du modèle. Une fois que le modèle fait une prédiction, on calcule l'erreur, puis on renvoie cette erreur à travers le réseau pour modifier les poids. Ce processus répétitif améliore progressivement les performances, rendant le modèle plus précis.

Chaque mise à jour des poids doit être “fine-tunée” pour garantir l'efficacité de l'apprentissage. En ajustant les pas d'apprentissage, on permet au modèle d'apprendre plus rapidement ou plus lentement selon les besoins.

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Techniques d'Optimisation Avancées

Une fois le modèle entraîné, la prochaine étape consiste à éviter le surapprentissage. Ce terme désigne le phénomène où l’analyse statistique correspond trop précisément à une collection particulière d’un ensemble de données.

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Régularisation pour Éviter le Surapprentissage

La régularisation est une technique essentielle pour prévenir le surapprentissage. En ajoutant un terme de pénalité à la fonction de coût, on incite le modèle à être moins complexe et à mieux généraliser sur de nouvelles données.

Deux approches existent pour contrôler la complexité du modèle :

• Régularisation L1 :
  
  • Permet d’effectuer une “feature selection” plus précise
  • Somme des poids en valeur absolue multipliée par une constante
• Régularisation L2 :
  
  • Permet un apprentissage plus rapide
  • Somme des poids au carré multipliée par une constante

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Stratégies de Décroissance du Taux d'Apprentissage

Les stratégies de décroissance du taux d'apprentissage consistent à commencer l'entraînement avec un taux rapide, favorisant une convergence initiale. On le diminue ensuite progressivement pour affiner l’apprentissage à mesure que le modèle approche de l’optimalité.

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Entraînement Distribué et Parallélisme

L'entraînement distribué permet de traiter simultanément de vastes ensembles de données. Ce processus s'articule principalement autour du parallélisme de données et du parallélisme de modèles, qui optimisent la complexité de l'entraînement des modèles de machine learning, notamment des LLM (Large Language Models).

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Parallélisme de Données

Le parallélisme de données consiste à diviser les données en plusieurs sous-ensembles, permettant ainsi à différents nœuds de processeurs d'effectuer des calculs en parallèle. Par exemple, lors de l’entraînement d’un LLM, chaque nœud peut traiter une portion distincte de données textuelles.

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Parallélisme de Modèles

Le parallélisme de modèles s’appuie quant à lui sur la distribution de l'entraînement de différents modèles sur plusieurs nœuds. Cela permet non seulement d’économiser du temps, mais aussi d’identifier rapidement les meilleures configurations de modèles. En effet, des architectures différentes peuvent être testées simultanément, garantissant une optimisation efficace des performances.

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Évaluation et Validation des Modèles

L'évaluation d'un modèle est primordiale pour garantir sa fiabilité et sa performance au service des utilisateurs. Les méthodes d'évaluation comprennent l'utilisation de jeux de données de validation et des métriques de performance claires.

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Jeux de Données de Validation

Les jeux de données de validation permettent de tester les modèles de manière neutre. En effet, ils permettent de s’assurer qu'ils ne soient pas simplement en sur-apprentissage des données d'entraînement.

Dans la pratique, on utilise le plus souvent une répartition des données aléatoirement selon la loi de Pareto (80/20) :

• 80% sert à l’entraînement du modèle
• 20% sert à la validation

Une fois le modèle validé, on réentraîne alors le modèle sur 100% du jeu de données lors de son passage en production.

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Métriques de Performance

Les métriques de performance sont les outils qui permettent de quantifier l’efficacité d’un modèle. Parmi celles-ci, on trouve la précision, le rappel et le score F1, qui fournissent une vue d’ensemble sur comment le modèle gère les classifications.

Un modèle qui atteint de bonnes métriques de performance sur les jeux de test et validation est généralement susceptible de bien performer sur des données réelles. L’optimisation de ces métriques doit également être un objectif principal lors de la phase de développement des modèles.

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Défis Courants et Solutions

Engager le processus d'entraînement d'un modèle d'IA est quelque chose de complexe et donc qui comporte des défis. Se pose la question de la gestion de la variance et du biais, mais aussi celles posées par les problèmes de convergence.

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Gestion de la Variance et du Biais

La variabilité et le biais posent des problèmes fondamentaux dans l'apprentissage machine. Un modèle peut être trop complexe, entraînant une sur-adaptation. À l'opposé, un modèle trop simple peut sous-représenter les nuances des données.

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Problèmes de Convergence

Des problèmes de convergence peuvent également entraver l'entraînement efficace d'un modèle. Il est fréquent que le modèle oscille sans atteindre un état stable. Les techniques comme le taux d'apprentissage adaptatif permettent d'ajuster dynamiquement cette vitesse d'apprentissage.

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Affinage des Modèles (Fine-Tuning)

L'affinage des modèles permet de prendre un modèle pré entraîné, généralement sur une vaste gamme de données, et de l'ajuster à des tâches spécifiques. Grâce à l'affinage, les capacités du modèle peuvent être orientées vers des domaines d'application restreints. L’affinage permet ainsi d’améliorer la pertinence et la performance dans des contextes particuliers.

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Transfert d'Apprentissage

Le transfert d'apprentissage s'avère être un outil puissant dans l'arsenal des data scientists. En utilisant des modèles pré-entraînés, les professionnels peuvent appliquer des connaissances générales à des situations spécifiques sans repartir de zéro.

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Adaptation à des Domaines Spécifiques

L'adaptation à des domaines spécifiques s'inscrit dans la continuité de l'affinage. Par exemple, en milieu juridique, les termes et les formulations diffèrent considérablement de ceux utilisés dans le secteur du marketing.

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Outils et Frameworks pour l'Entraînement des LLM

PyTorch et TensorFlow se distinguent comme des choix prédominants parmi les outils et frameworks pour l’entraînement des LLM. Ces structures offrent des ressources robustes pour l'optimisation et le déploiement de modèles avancés, permettant une souplesse et une efficacité nécessaires à des projets d'envergure.

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PyTorch

PyTorch est une bibliothèque open-source d'apprentissage automatique développée par Meta, offrant une flexibilité et une facilité d'utilisation accrues pour le deep learning. Elle excelle dans la manipulation de tenseurs, le calcul de gradients et l'optimisation sur CPU ou GPU. Largement adopté par les chercheurs et les développeurs, PyTorch est devenu un standard de facto pour la recherche et le développement en IA.

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TensorFlow

Développée par Google, TensorFlow est une bibliothèque open-source pour le calcul numérique et l'apprentissage automatique, particulièrement adaptée à l'entraînement des modèles de langage de grande taille (LLM). TensorFlow permet l'importation de modèles préentraînés, leur ajustement et leur quantification pour une utilisation sur divers appareils.

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Considérations Éthiques et Biais dans les LLM

Biais des Données

Chaque donnée utilisée lors de l'entraînement peut introduire des biais dans les modèles. Par exemple, un modèle formé sur des données non diversifiées risque de ne pas comprendre certaines nuances culturelles.

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Transparence et Explicabilité

Les utilisateurs doivent pouvoir comprendre comment et pourquoi un modèle a pris certaines décisions. Promouvoir des pratiques d'entraînement éthiques et une collecte des données respectueuse garantit non seulement la performance, mais aussi la fiabilité des systèmes basés sur l'intelligence artificielle.

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