Choisir le bon modèle de langage large pour vos besoins

Les modèles de langage large (LLMs) comme GPT-3 et PaLM ont marqué le début d'une nouvelle ère de texte généré par l'IA. Ces modèles sont capables de produire une écriture étonnamment humaine et ouvrent des opportunités passionnantes pour les entreprises. Cependant, avec de nombreuses options disponibles, déterminer quel modèle est le mieux adapté à votre cas d'utilisation spécifique peut être un défi. Des recherches ont montré que la performance de ces modèles peut varier considérablement en fonction de la tâche à accomplir, soulignant l'importance d'adapter les capacités du modèle à vos besoins spécifiques ^[3].

Avoir une compréhension de base du fonctionnement des LLMs et de l'apprentissage profond vous aidera grandement dans le processus de sélection. Essentiellement, les LLMs sont formés sur d'énormes ensembles de données textuelles pour générer des réponses intelligentes en prédisant le prochain mot d'une phrase. L'architecture de ces modèles, tels que les transformateurs, et leurs méthodes d'entraînement, y compris l'apprentissage auto-supervisé, sont cruciales pour leur performance. La familiarité avec ces concepts permet une évaluation plus efficace des différents modèles ^[4].

Dans ce guide, nous allons explorer les facteurs clés à considérer lors de la sélection d'un LLM, tout en abordant également les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond qui les sous-tendent. Comprendre vos besoins et les capacités de ces modèles vous permettra de choisir le bon LLM pour vos objectifs.

Définir vos besoins et votre cas d'utilisation

La première étape consiste à définir clairement ce que vous souhaitez accomplir avec un LLM. Considérez ces questions :

• Quelles sont les principales applications ? Cherchez-vous du contenu créatif, de l'IA conversationnelle ou peut-être de la génération de code ?
• Préférez-vous une génération de texte plus longue et très cohérente, ou des réponses concises correspondent-elles mieux à votre style ?
• Quelle est l'importance de l'exactitude pour les réponses factuelles, en particulier dans des domaines nécessitant une grande précision ?
• Le modèle doit-il être adapté à un domaine spécialisé, car un ajustement fin peut considérablement améliorer la performance dans des domaines de niche ?

Avoir des objectifs clairs vous guidera dans le choix de la taille, de l'architecture et des capacités dont vous avez besoin dans un modèle.

Évaluer l'architecture du modèle :

Les LLMs possèdent différentes architectures comme GPT, BERT et BART. Comprendre comment les modèles transformateurs traitent le langage vous aidera à choisir la meilleure structure pour vos besoins. Par exemple :

• Les modèles GPT excellent dans la génération textuelle, la créativité et les tâches ouvertes, ce qui les rend idéaux pour des applications nécessitant un contenu innovant.
• Les modèles BERT sont généralement mieux adaptés aux tâches de réponse à des questions et de recherche en raison de leur compréhension contextuelle bidirectionnelle.
• BART combine des capacités d'auto-encodage et d'auto-régression, ce qui le rend particulièrement efficace pour les tâches de résumé et de traduction.

Évaluer la taille du modèle :

À mesure que la taille du modèle augmente dans les milliards de paramètres, sa capacité à générer un texte cohérent augmente également. Cependant, la puissance de calcul requise augmente également de manière spectaculaire. Des modèles plus compacts, d'environ 6 milliards de paramètres, peuvent avoir certaines limitations en termes de qualité, mais sont souvent plus réalisables pour diverses applications. Trouver le bon équilibre entre la qualité du texte, la taille du modèle et le budget est essentiel. Avec une réflexion attentive, vous pouvez sélectionner un modèle génératif qui s'aligne sur vos objectifs.

Nous avons maintenant une richesse de modèles open-source disponibles, dont beaucoup comptent plus de 100 milliards de paramètres. Cependant, plus de paramètres ne signifient pas toujours de meilleurs résultats. Le résultat dépend souvent du domaine de problème spécifique. La plupart des modèles sont formés sur des sources de données générales, nécessitant un ajustement fin pour des contextes spécifiques ^[1]. Cela soulève la question : "Quel est l'avantage d'ajuster un modèle de 70B par rapport à un modèle de 7B ?" En général, le modèle plus petit devrait déjà avoir une compréhension fondamentale de la langue anglaise. Une fois qu'il est compétent en langue, l'accent est mis sur les entrées et les sorties.

Si nous considérons les modèles d'IA comme des fonctions, les entrées sont vos données de domaine, tandis que la tâche et la sortie représentent les résultats attendus. Différentes entrées sont fournies à différentes étapes, les données de domaine étant introduites lors de l'ajustement fin et la tâche spécifiée lors de l'inférence. La sortie provient alors de ces deux entrées. Par conséquent, il est crucial de se concentrer sur vos entrées plutôt que uniquement sur les paramètres du modèle. N'oubliez pas que les modèles plus grands nécessitent un matériel plus complexe, ce qui peut faire grimper les coûts.

Exploiter l'ajustement fin :

La plupart des LLMs bénéficient grandement de l'ajustement fin avec des données spécifiques au domaine pertinentes pour votre cas d'utilisation. Recherchez des modèles et des plateformes qui prennent en charge l'apprentissage par transfert et la personnalisation pour adapter le modèle à vos besoins. Des recherches indiquent que les modèles ajustés finement sur des données spécifiques au domaine peuvent atteindre des performances considérablement améliorées ^[5].

APIs vs Modèles auto-hébergés :

Décider entre les APIs et les modèles auto-hébergés est un choix significatif. Trois facteurs principaux influencent généralement cette décision : la conformité et les exigences légales telles que HIPAA, la sécurité des données et le coût.

Bien que les APIs offrent un modèle de paiement à l'utilisation, exécuter des solutions similaires sur une infrastructure auto-hébergée peut être difficile. Par exemple, si c'était un microservice avec déploiement sans serveur et facturation, il n'aurait pas de coûts initiaux. Cependant, en ce qui concerne les LLMs, configurer une machine et exécuter des inférences à la demande avec des options auto-hébergées peut être encombrant et inefficace. En termes simples, le sans serveur pour les LLMs n'est réalisable que lorsque l'on utilise des modèles plus petits qui peuvent fonctionner sur des conteneurs (et oui, il est en effet possible de faire fonctionner des modèles sur des conteneurs). Choisir le bon modèle, qu'il soit spécifique ou plus grand, mêle art et science.

Évaluer la réputation et la responsabilité du fournisseur :

Lorsque vous travaillez avec un fournisseur de LLM tiers, il est crucial de s'assurer qu'il a une bonne réputation et un historique de développement de modèles de qualité de manière responsable. Enquêtez sur leurs capacités, leurs canaux de support et leur engagement envers l'éthique de l'IA.

Responsabilité et éthique :

Avec une pile open-source, vous pouvez définir des filtres de contenu, des lignes directrices éthiques et des pratiques de données. En revanche, les modèles propriétaires reflètent souvent les valeurs de leurs créateurs, nécessitant une réflexion attentive sur les implications de leur utilisation.

Commencez votre parcours LLM aujourd'hui :

Avec des objectifs clairs, une compréhension des capacités du modèle et un processus de sélection réfléchi, vous serez prêt à trouver le modèle de langage large idéal pour élever vos initiatives d'IA. Pour identifier un modèle adapté, il est essentiel de saisir le problème que vous souhaitez résoudre (un problème bien compris est déjà à moitié résolu). Une fois le modèle sélectionné, disposer de données de domaine propres et contextuelles qui répondent aux normes de qualité aborde les 30 % suivants. Les 50 % restants proviennent de pratiques telles que l'ingénierie des invites et l'ajustement du modèle avec des hyperparamètres. D'après notre expérience, nous avons obtenu des résultats similaires pour de grands modèles comme GPT-3.5 d'OpenAI en utilisant des modèles plus petits comme Llama2-7B grâce à la calibration et à l'ajustement des hyperparamètres. Nous avons même réussi à exécuter ces modèles (ajustement fin + inférence) sur des machines de consommation en utilisant des techniques comme LoRa et en les déployant sur des appareils plus petits avec quantification, ce qui a considérablement réduit la taille du modèle. N'oubliez pas, le meilleur modèle n'est pas toujours le plus grand modèle. Alors, ne vous laissez pas trop emporter par le nom des LLMs... :) À bientôt dans le prochain blog !