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Comment comprendre facilement la formation en LLM pour les débutants

Comment comprendre facilement la formation en LLM pour les débutants

Introduction aux modèles de langage volumineux (LLM)

A. Définition et caractéristiques des LLM

1. Vaste vocabulaire et compréhension du langage

Les modèles de langage volumineux (LLM) sont des systèmes d'intelligence artificielle qui sont entraînés sur d'énormes quantités de données textuelles, souvent issues d'Internet, pour développer une compréhension approfondie du langage naturel. Ces modèles ont accès à un vaste vocabulaire, généralement composé de millions de mots uniques, et peuvent comprendre et générer du texte semblable à celui produit par un être humain dans une large gamme de sujets et de contextes.

2. Capacité à générer du texte semblable à celui produit par un être humain

Une des caractéristiques déterminantes des LLM est leur capacité à générer du texte cohérent, fluide et approprié au contexte. Ces modèles peuvent produire du contenu long, tel que des articles, des histoires ou même du code, qui peut être difficile à distinguer d'un texte rédigé par un être humain.

3. Diverses applications dans le traitement du langage naturel

Les LLM ont trouvé des applications dans diverses tâches de traitement du langage naturel (NLP), notamment la traduction de langues, la création de résumés de texte, la réponse à des questions, les systèmes de dialogue, voire l'écriture créative. Leur polyvalence et leurs performances en font un élément fondamental dans de nombreux systèmes de pointe en NLP.

II. Le processus de formation des LLM

A. Acquisition et prétraitement des données

1. Crawling web et extraction de texte

La formation des LLM commence généralement par l'acquisition de données textuelles à grande échelle à partir d'Internet. Ce processus implique souvent l'utilisation de techniques de crawling web et d'extraction de texte pour rassembler un corpus diversifié de textes provenant de diverses sources en ligne, telles que des sites web, des livres et des médias sociaux.

2. Nettoyage et filtrage des données

Une fois les données textuelles brutes collectées, elles doivent être nettoyées et filtrées afin d'éliminer le bruit, le contenu non pertinent et les informations potentiellement nuisibles ou biaisées. Cette étape implique des techniques telles que la suppression des balises HTML, le traitement des caractères spéciaux, ainsi que l'identification et la suppression de textes de mauvaise qualité ou dupliqués.

3. Tokenization et création de vocabulaire

Les données textuelles nettoyées sont ensuite tokenisées, ce qui consiste à diviser le texte en unités plus petites et significatives (par exemple, mots, sous-mots ou caractères). Ce processus implique également la création d'un vocabulaire, un ensemble fini de jetons uniques sur lesquels le modèle sera formé.

B. Considérations architecturales

1. Modèles basés sur Tranformers

Les LLM reposent souvent sur l'architecture Transformer, introduite dans l'article influent "Attention is All You Need" de Vaswani et al. en 2017. L'architecture Transformer se caractérise par l'utilisation d'une structure encodeur-décodeur et du mécanisme d'attention, qui permet au modèle de se focaliser sélectivement sur les parties pertinentes de l'entrée lors de la génération de la sortie.

a. Architecture encodeur-décodeur

Dans l'architecture Transformer, le composant encodeur traite la séquence d'entrée et génère une représentation contextualisée, tandis que le composant décodeur génère la séquence de sortie en se basant sur les sorties de l'encodeur.

b. Mécanisme d'attention

Le mécanisme d'attention est un élément clé des modèles basés sur les Transformers, car il permet au modèle de se focaliser dynamiquement sur les parties pertinentes de l'entrée lors de la génération de chaque jeton de sortie. Cela permet au modèle de capturer les dépendances à longue distance et d'améliorer ses performances globales.

2. Augmentation de la taille et de la profondeur du modèle

Une des principales tendances dans le développement des LLM est l'augmentation de la taille et de la profondeur des modèles. Des modèles plus grands et plus profonds ont montré des performances améliorées sur une large gamme de tâches de NLP, mais cette augmentation s'accompagne également de besoins significatifs en termes de puissance de calcul et de mémoire.

3. Intégration de modules spécialisés

En plus de l'architecture Transformer de base, les LLM peuvent également intégrer des modules ou des composants spécialisés pour améliorer leurs capacités. Par exemple, certains modèles incluent des mécanismes de récupération pour accéder à des sources de connaissances externes, ou des modules de raisonnement pour améliorer leur capacité à résoudre des tâches complexes.

C. Stratégies de pré-entraînement

1. Pré-entraînement non supervisé

a. Modélisation de langage masquée (MLM)

La modélisation de langage masquée est une stratégie de pré-entraînement populaire pour les LLM, où le modèle est entraîné à prédire les jetons manquants dans une séquence d'entrée partiellement masquée. Cette tâche aide le modèle à apprendre des représentations contextuelles riches du langage.

b. Modélisation de langage causale (CLM)

Dans la modélisation de langage causale, le modèle est entraîné à prédire le prochain jeton d'une séquence, en se basant sur les jetons précédents. Cette tâche permet au modèle d'apprendre la structure inhérente et les schémas du langage naturel.

c. Prédiction de la phrase suivante (NSP)

Certains LLM sont également entraînés sur une tâche de prédiction de phrase suivante, où le modèle apprend à prédire si deux phrases données sont logiquement connectées ou non. Cela permet au modèle de comprendre les relations au niveau du discours dans un texte.

2. Pré-entraînement supervisé

a. Question-Réponse

Les LLM peuvent être pré-entraînés sur des ensembles de données de question-réponse, où le modèle apprend à comprendre et à répondre aux questions en se basant sur un contexte donné. Cela permet au modèle de développer de solides compétences en compréhension de lecture.

b. Implication textuelle

L'entraînement préalable sur des tâches d'implication textuelle demande au modèle de déterminer si une hypothèse donnée peut être déduite d'une prémisse. Cela permet au modèle de comprendre les relations logiques entre les textes.

c. Analyse de sentiment

L'entraînement préalable sur des tâches d'analyse de sentiment, où le modèle apprend à classer le sentiment (positif, négatif ou neutre) d'un texte donné, peut aider le modèle à mieux comprendre le langage subjectif.

D. Techniques d'optimisation

1. Algorithmes d'entraînement efficaces

a. Accumulation des gradients

L'accumulation des gradients est une technique qui permet d'augmenter la taille des lots efficacement, en accumulant les gradients de plusieurs mini-lots avant de mettre à jour les paramètres du modèle. Cela permet de surmonter les contraintes de mémoire lors de l'entraînement.

b. Entraînement à précision mixte

L'entraînement à précision mixte exploite les différents formats de précision numérique (par exemple, float32 et float16) pour accélérer le processus d'entraînement et réduire l'empreinte mémoire, sans avoir un impact significatif sur les performances du modèle.

c. Pointage des gradients

Le pointage des gradients est une technique qui permet d'économiser de la mémoire en recalculant les activations lors de la phase de rétropropagation, plutôt que de les stocker lors de la phase de propagation avant. Cela peut réduire les besoins en mémoire pour l'entraînement de grands modèles.

2. Ajustement des hyperparamètres

a. Taux d'apprentissage

Le taux d'apprentissage est un hyperparamètre crucial qui détermine la taille du pas pour les mises à jour des paramètres du modèle lors de l'entraînement. Un ajustement précis du taux d'apprentissage peut avoir un impact significatif sur la convergence et les performances du modèle.

b. Taille du lot

La taille du lot, qui détermine le nombre d'exemples d'entraînement traités à chaque itération, peut également avoir un impact significatif sur la dynamique de l'entraînement et les performances finales du modèle.

c. Décroissance du poids

La décroissance du poids est une technique de régularisation qui ajoute un terme de pénalité à la fonction de perte, encourageant ainsi le modèle à apprendre des valeurs de paramètre plus petites et réduisant ainsi le risque de surajustement.

Mise à l'échelle et entraînement efficace des LLM

A. Parallélisme du modèle

1. Parallélisme des données

Le parallélisme des données est une technique où les données d'entraînement sont réparties sur plusieurs dispositifs (par exemple, GPU), et chaque dispositif calcule les gradients sur son propre sous-ensemble de données. Les gradients sont ensuite regroupés et utilisés pour mettre à jour les paramètres du modèle.

2. Parallélisme du modèle

Le parallélisme du modèle consiste à répartir l'architecture du modèle sur plusieurs dispositifs, chaque dispositif étant responsable du calcul d'une partie des sorties du modèle. Cela peut être particulièrement utile pour l'entraînement de modèles très volumineux qui ne rentrent pas sur un seul dispositif.

3. Parallélisme en pipeline

Le parallélisme en pipeline combine le parallélisme des données et du modèle, où le modèle est scindé en plusieurs étapes et chaque étape est assignée à un dispositif différent. Cela peut améliorer encore l'efficacité de l'entraînement des LLM à grande échelle.

B. Accélération matérielle

1. Utilisation des GPU

Les GPU (unités de traitement graphique) sont devenus un composant crucial dans la formation de grands modèles de langage, car ils offrent des accélérations significatives par rapport aux CPU traditionnels, en particulier pour les calculs hautement parallèles impliqués dans l'entraînement des réseaux neuronaux.

2. Unités de traitement de tenseurs (TPU)

Les unités de traitement de tenseurs (TPU) sont des accélérateurs matériels spécialisés développés par Google pour le calcul efficace de l'apprentissage automatique. Les TPU peuvent offrir des améliorations de performances encore plus importantes que les GPU pour certains types d'architectures de réseaux neuronaux, notamment les LLM basés sur les Transformers.

3. Entraînement distribué sur des plateformes de cloud

La formation de grands modèles de langage nécessite souvent des ressources informatiques importantes, ce qui peut être difficile à gérer sur site. De nombreux chercheurs et organisations exploitent des plates-formes de cloud computing, telles que Google Cloud, Amazon Web Services ou Microsoft Azure, pour répartir le processus d'entraînement sur plusieurs machines et profiter de l'infrastructure évolutive.

C. Mécanismes d'attention efficaces

1. Attention clairsemée

Les modèles traditionnels basés sur les Transformers utilisent un mécanisme d'attention dense, où chaque jeton est attentif à tous les autres jetons de la séquence. Cela peut être calculatoirement coûteux, en particulier pour les séquences longues. Les mécanismes d'attention clairsemée, tels que les Transformers à longue forme ou le modèle Reformer, visent à réduire le coût computationnel en ne s'attardant sélectivement que sur un sous-ensemble des jetons.

2. Attention axiale

L'attention axiale est un mécanisme d'attention efficace qui factorise le calcul de l'attention en deux opérations d'attention distinctes, l'une le long de la dimension de la séquence et l'autre le long de la dimension des caractéristiques. Cela peut réduire considérablement la complexité computationnelle du mécanisme d'attention.

3. Modèle Reformer et Transformers à longue formeLe Reformer et le modèle Longform Transformer intègrent des mécanismes d'attention efficaces, tels que le hachage sensible à la localité et les connexions résiduelles réversibles, afin de permettre le traitement de séquences d'entrée beaucoup plus longues par rapport aux modèles de Transformer traditionnels.

D. Techniques de réduction de l'empreinte mémoire

1. Quantification des poids

La quantification des poids est une technique qui réduit la précision des paramètres du modèle (par exemple, de la virgule flottante sur 32 bits à l'entier sur 8 bits), ce qui permet d'obtenir une taille de modèle plus petite et une utilisation mémoire réduite, avec un impact minimal sur les performances du modèle.

2. Distillation des connaissances

La distillation des connaissances est une technique de compression de modèle dans laquelle un modèle "étudiant" plus petit est entraîné à imiter le comportement d'un modèle "enseignant" plus grand. Cela peut aider à réduire les exigences en mémoire et en calcul du modèle tout en maintenant ses performances.

3. Élagage et compression du modèle

L'élagage consiste à supprimer sélectivement les connexions (poids) moins importantes dans le réseau neuronal, ce qui réduit efficacement la taille du modèle sans avoir un impact significatif sur ses performances. De plus, diverses techniques de compression de modèle, telles que la factorisation à faible rang et la décomposition tensorielle, peuvent être utilisées pour réduire encore l'empreinte mémoire des LLM.

Réseaux neuronaux convolutifs (CNN)

Les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) sont un type de modèle d'apprentissage profond particulièrement adapté au traitement et à l'analyse de données d'images. Les CNN s'inspirent de la structure du cortex visuel humain, qui est composé de neurones qui répondent à des régions spécifiques du champ visuel.

Les principaux composants d'un CNN sont les suivants :

  1. Couches convolutives : Ces couches appliquent un ensemble de filtres apprenables à l'image d'entrée, chaque filtre extrayant une caractéristique spécifique de l'image. Le résultat de cette opération est une carte de caractéristiques, qui représente la présence d'une caractéristique particulière à un endroit spécifique de l'image d'entrée.

  2. Couches de mise en commun : Ces couches réduisent la taille spatiale des cartes de caractéristiques, ce qui aide à réduire le nombre de paramètres et la complexité de calcul du modèle.

  3. Couches entièrement connectées : Ces couches sont similaires aux couches d'un réseau neuronal traditionnel, où chaque neurone de la couche est connecté à tous les neurones de la couche précédente.

Voici un exemple d'une architecture CNN simple pour la classification d'images :

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Définir le modèle
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Compiler le modèle
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Dans cet exemple, nous définissons un modèle CNN avec trois couches convolutives, deux couches de mise en commun et deux couches entièrement connectées. L'entrée du modèle est une image en niveaux de gris de taille 28x28, et la sortie est un vecteur à 10 dimensions représentant la probabilité de chaque classe.

Réseaux neuronaux récurrents (RNN)

Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) sont un type de modèle d'apprentissage profond particulièrement adapté au traitement et à l'analyse de données séquentielles, telles que du texte, de la parole et des séries temporelles. Les RNN sont conçus pour capturer les dépendances entre les éléments d'une séquence, ce qui leur permet de générer ou de prédire de nouvelles séquences.

Les principaux composants d'un RNN sont les suivants :

  1. Couches récurrentes : Ces couches traitent la séquence d'entrée élément par élément, et la sortie de la couche à chaque pas de temps dépend de l'entrée courante et de l'état caché précédent.

  2. États cachés : Ce sont les représentations internes du RNN, qui sont transmises d'un pas de temps au suivant.

  3. Couches de sortie : Ces couches génèrent la séquence de sortie ou la prédiction en fonction de l'état caché final du RNN.

Voici un exemple d'un RNN simple pour la génération de texte :

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Définir le modèle
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=256, input_length=max_length))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
 
# Compiler le modèle
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

Dans cet exemple, nous définissons un modèle RNN avec une couche d'incorporation, une couche LSTM et une couche de sortie dense. L'entrée du modèle est une séquence de texte, et la sortie est une distribution de probabilité sur le vocabulaire, qui peut être utilisée pour générer de nouveaux textes.

Réseaux génératifs antagonistes (GAN)

Les réseaux génératifs antagonistes (GAN) sont un type de modèle d'apprentissage profond conçu pour générer de nouvelles données, telles que des images ou du texte, similaires à un ensemble de données donné. Les GAN se composent de deux réseaux neuronaux qui sont entraînés de manière compétitive : un réseau générateur et un réseau discriminateur.

Le réseau générateur est responsable de la génération de nouvelles données, tandis que le réseau discriminateur est responsable de déterminer si un échantillon donné est réel (issu des données d'entraînement) ou faux (généré par le générateur). Les deux réseaux sont entraînés de manière à contraindre le générateur à produire des échantillons de plus en plus réalistes, tandis que le discriminateur devient meilleur pour distinguer les échantillons réels des échantillons faux.

Voici un exemple d'un GAN simple pour la génération de chiffres écrits à la main :

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# Définir le réseau générateur
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# Définir le réseau discriminateur
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), padding='same', input_shape=(28, 28, 1), activation='relu'))
discriminator.add(MaxPooling2D((2, 2)))
discriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), padding='same', activation='relu'))
discriminator.add(MaxPooling2D((2, 2)))
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Compiler les modèles
generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5), trainable=False)

Dans cet exemple, nous définissons un réseau générateur et un réseau discriminateur. Le réseau générateur prend un vecteur de bruit aléatoire à 100 dimensions en entrée et génère une image en niveaux de gris de taille 28x28. Le réseau discriminateur prend une image en niveaux de gris de taille 28x28 en entrée et produit une classification binaire (réel ou faux).

Les deux réseaux sont entraînés de manière adversaire, où le générateur est entraîné à tromper le discriminateur, et le discriminateur est entraîné à classer correctement les échantillons réels et faux.

Transfert d'apprentissage

Le transfert d'apprentissage est une technique d'apprentissage profond où un modèle pré-entraîné sur un vaste ensemble de données est utilisé comme point de départ pour un modèle qui sera entraîné sur un ensemble de données plus restreint. Cela peut être particulièrement utile lorsque l'ensemble de données plus restreint n'est pas assez grand pour entraîner un modèle d'apprentissage profond à partir de zéro.

Les étapes clés du transfert d'apprentissage sont les suivantes :

  1. Charger un modèle pré-entraîné : Charger un modèle pré-entraîné qui a été entraîné sur un vaste ensemble de données, comme ImageNet.

  2. Geler les couches de base : Geler les poids des couches de base du modèle pré-entraîné, de sorte qu'ils ne soient pas mis à jour lors de l'entraînement.

  3. Ajouter de nouvelles couches : Ajouter de nouvelles couches au modèle, comme une nouvelle couche de sortie, et entraîner ces couches sur l'ensemble de données plus restreint.

Voici un exemple de transfert d'apprentissage en utilisant un modèle VGG16 pré-entraîné pour la classification d'images :

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
 
# Charger le modèle VGG16 pré-entraîné
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# Geler les couches de base
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# Ajouter de nouvelles couches
model = Sequential()
model.add(base_model)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Compiler le modèle
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Dans cet exemple, nous chargeons le modèle VGG16 pré-entraîné, gelons les couches de base et ajoutons de nouvelles couches entièrement connectées au modèle. Les nouvelles couches sont ensuite entraînées sur l'ensemble de données plus restreint, tandis que les couches de base sont conservées fixes.

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons couvert plusieurs concepts et techniques clés de l'apprentissage profond, notamment les réseaux neuronaux convolutifs, les réseaux neuronaux récurrents, les réseaux génératifs antagonistes et le transfert d'apprentissage. Ces techniques ont été largement utilisées dans diverses applications, de la reconnaissance d'images au traitement du langage naturel en passant par la modélisation générative.

Alors que vous continuez à explorer et à appliquer l'apprentissage profond, il est important de garder à l'esprit l'importance d'une préparation minutieuse des données, de la sélection du modèle et du réglage des hyperparamètres. De plus, il est important de se tenir au courant des derniers développements dans le domaine, car l'apprentissage profond est un domaine de recherche et de pratique en évolution rapide.

Nous espérons que ce tutoriel vous a fourni une base solide pour comprendre et appliquer les techniques d'apprentissage profond. Bon apprentissage !

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