De plus en plus d'entreprises recherchent des LLM Data Trainers ou réalisent des tâches de revue des données pour perfectionner et spécialiser des LLM afin qu'ils réalisent des tâches spécifiques. En quoi les techniques d'évaluation et d'annotation des données sont-elles importantes pour les modèles de langage à grande échelle ? On vous explique : il se trouve que l’efficacité de l’entraînement des LLM dépend fortement de la qualité des données et de l’expertise technique des Data Trainers (encore appelés Data Labelers). Dans cet article, nous vous proposons d'examiner le processus d’optimisation des données, les méthodes d’échantillonnage utilisées pour optimiser l'utilisation des données par les LLM, les diverses applications pratiques des LLM spécialisés, ainsi que les différentes considérations qui sont essentielles lors de l’entraînement des LLM.
TLDR; les points clés
- L’entraînement des LLM nécessite des données de qualité, un choix d’architecture et de paramètres judicieux, et l’emploi de techniques d’échantillonnage avancées telles que Ask-LLM et Density sampling pour améliorer la performance des modèles, en utilisant les données de façon optimale.
- Les Data Trainers de LLM jouent un rôle essentiel en préparant et en optimisant les jeux de données pour l'entraînement, en sélectionnant les données appropriées et en ajustant les datasets avec les bons labels (ou annotations). Ils sont également responsables de la validation de la qualité des données pour minimiser les biais et maximiser l'efficacité et la précision des LLM.
- Les plateformes et outils tels que Run:ai, Paradigm et MosaicML facilitent la gestion des ressources d’infrastructure pour l’entraînement des LLM, rendant le processus plus efficace et économique.
- Les LLM bien entraînés offrent des applications pratiques diverses, dans l’assistance clientèle, la génération de code et la création de contenu.
Entraînement des LLM : les bases
L’entraînement des grands modèles de langage est un processus complexe qui implique la collecte de grandes quantités de données textuelles, la conception d’architectures de réseaux de neurones profonds avec des milliards de paramètres et l’utilisation de puissance de calcul et d’algorithmes d’optimisation pour ajuster ces paramètres. Les grands modèles de langage sont enseignés à comprendre et générer le langage humain grâce à l’alimentation en masses de données textuelles et à l’utilisation d’algorithmes pour apprendre les schémas et prédire la suite dans une phrase.
Ces modèles sont entraînés sur des tâches spécifiques, comme la catégorisation d’e-mail ou l’analyse de sentiment, grâce à une méthode appelée le fine-tuning. Le fine-tuning est une méthode d’enseignement des LLM qui leur apprend à traiter les requêtes d’entrée et à représenter les réponses correspondantes.
Une autre approche importante dans l’entraînement des LLM est l’ingénierie des prompts, qui implique de fournir une invite d’entrée au LLM pour utiliser des données personnalisées ou un contexte spécifique. Cela est particulièrement utile pour donner des instructions au LLM, effectuer des opérations de recherche, ou interroger à partir d’un ensemble de données plus restreint.
De l'importance des données
La qualité des données est un facteur important pour la performance des modèles de langage à grande échelle. Des données de qualité permettent aux modèles de mieux généraliser et comprendre les structures du langage. Pour que les LLM effectuent les tâches linguistiques de manière efficace, ils sont pré-entraînés sur des ensembles de données larges et diversifiés. Cela leur permet d’apprendre des motifs généraux dans les données et de transférer les connaissances vers de nouvelles tâches avec un minimum de modifications.
Les LLM peuvent être perfectionnés à l'aide de deux approches principales : l'utilisation de données non annotées ou l'utilisation de sets de petite taille annotés. L'utilisation de données non annotées, également appelée apprentissage non supervisé, permet aux modèles de découvrir des motifs et des structures dans les données sans être guidés par des étiquettes ou des annotations. Cette approche peut être coûteuse en termes de calcul, car elle nécessite souvent de traiter de grandes quantités de données et d'utiliser des algorithmes complexes pour identifier les schémas pertinents.
En revanche, l'utilisation de sets de petite taille annotés, également appelée apprentissage supervisé, consiste à fournir aux modèles des exemples étiquetés pour les aider à apprendre une tâche spécifique. Bien que cette approche nécessite un investissement initial pour annoter les données, elle peut s'avérer beaucoup plus économique à long terme, car elle permet d'obtenir des résultats satisfaisants avec moins de données et de calculs. De plus, l'utilisation de sets de données annotés permet de mieux contrôler la qualité des données et de s'assurer que les modèles apprennent les bonnes informations.
Dans les deux cas, il est important de veiller à la qualité des données utilisées pour perfectionner les LLM. Des données de qualité permettent aux modèles de mieux généraliser et comprendre les structures du langage, ce qui se traduit par une meilleure performance sur les tâches linguistiques. Pour cela, il est essentiel de collecter des données pertinentes, diversifiées et représentatives du domaine d'application visé, et de les prétraiter de manière adéquate pour éliminer les erreurs, les biais et les incohérences.
Il faut (encore une fois) rappeler que la qualité des données impacte la performance des algorithmes d’IA. Des dimensions telles que l’exactitude, la complétude, la cohérence, la pertinence et la temporalité sont critiques pour des résultats fiables et non biaisés. Ainsi, la mesure de la qualité des données est essentielle, avec des métriques comme :
- le taux d’erreur
- le taux de complétude
- l’indice de cohérence
- la métrique de fraîcheur
sont essentielles pour évaluer la qualité des données et assurer qu’elles sont adaptées à la formation pratique des algorithmes d’IA.
Choix de l'architecture et des paramètres
Le choix de l’architecture pour un réseau de neurones artificiel est une décision importante qui doit tenir compte de la nature des données et de la complexité de la tâche. La conception des couches d’entrée et de sortie dans un réseau de neurones est influencée par le type de données traitées. Par exemple, les Convolutional Neural Networks (CNN) sont utilisés pour les images, tandis que les Recurrent Neural Networks (RNN) ou les modèles basés sur les Transformers sont utilisés pour les séquences de texte.
Il est nécessaire de maintenir un équilibre entre la complexité du modèle et la complexité des données pour éviter le surapprentissage ou le sous-apprentissage. Les embeddings, qui transforment l’information en forme numérique, sont importants lorsqu’un grand corpus de documents doit être traité par un LLM, comme dans la construction d’un chatbot. Les méthodes d’optimisation et les techniques comme le dropout et les méthodes de régularisation comme la L1/L2 sont essentielles pour ajuster les paramètres afin de minimiser les pertes et éviter le surapprentissage.
Enfin, la performance des LLM dépend fortement du choix de l’architecture et des paramètres, y compris la recherche du compromis entre taille, fenêtre de contexte, temps d’inférence et empreinte mémoire.
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Techniques d'échantillonnage pour l'entraînement des LLM
Les techniques d’échantillonnage peuvent jouer un rôle déterminant dans l’entraînement des LLM. En particulier, les techniques Ask-LLM et Density sampling ont été identifiées comme les meilleures méthodes dans leurs catégories respectives pour l’échantillonnage des données d’entraînement des LLM. La contribution primordiale de l’article "How to train Data efficient LLMs?" comprend le développement de l’échantillonnage Ask-LLM, l’étalonnage exhaustif de 19 différentes stratégies d’échantillonnage et de nouveaux aperçus sur le rôle de la couverture, de la qualité et du coût d’échantillonnage dans le pré-entraînement des LLM.
Un autre point de discussion important est l’efficacité de l’utilisation d’heuristiques à faible coût, telles que :
- la maximisation de la couverture,
- pour le pré-entraînement d’un LLM de pointe,
- ou s’il existe un véritable bénéfice à utiliser des méthodes d’échantillonnage plus coûteuses qui évaluent la qualité de chaque exemple.
Ask-LLM
La méthode Ask-LLM évalue la qualité des exemples d’entraînement en demandant à un modèle de langage pré-entraîné de juger si un exemple doit être utilisé. Il se base sur la probabilité du token "oui" pour estimer le score de qualité des données. Ask-LLM remédie aux modes d’échec courants du filtrage de perplexité, comme la sélection d’échantillons hors contexte, la répétition des mêmes phrases ou le rejet de sujets de niche, en fournissant une évaluation de qualité plus nuancée et contextuelle.
Les modèles entraînés sur des données évaluées par Ask-LLM peuvent converger jusqu’à 70 % plus rapidement par rapport à l’entraînement sur la totalité des données. Cela signifie que l’entraînement des modèles est plus rapide et plus efficace, ce qui peut permettre de réaliser des économies significatives en termes de temps et de ressources.
Density sampling
La méthode Density sampling a pour objectif de maximiser la couverture des sujets latents dans l’ensemble de données d’entrée grâce à un processus d’échantillonnage diversifié. Elle estime la densité des exemples d’entraînement en utilisant une procédure de somme de noyaux qui opère sur les relations de similarité des embeddings. Elle approche le score de densité en sommant les valeurs de noyaux de chaque exemple dans le jeu de données.
En somme, la méthode Density sampling offre une approche plus diversifiée pour l’échantillonnage des données d’entraînement. Elle permet de couvrir un plus grand nombre de sujets et de thèmes dans l’ensemble de données d’entrée, ce qui peut aider à améliorer la performance des LLM en leur permettant de comprendre et de générer une plus grande variété de contenu.
Plateformes et outils pour l'entraînement des LLM
Il existe plusieurs plateformes et outils qui facilitent les méthodes d'entraînement des LLM. Par exemple, Run:ai facilite la gestion des ressources d’infrastructure IA, offrant des fonctionnalités pour la mise à l’échelle et la distribution des charges de travail d’IA. L’infrastructure d’IA proposée par Run:ai est construite sur le réseau de data center Jupiter de Google Cloud, ce qui permet une mise à l’échelle efficace pour les charges de travail d’IA de haute intensité.
La plateforme de Paradigm quant à elle comprend:
- des démonstrations clefs en main
- des tableaux de bord
- des outils de réglage efficaces
Ces outils aident à rationaliser le déploiement et la gestion des LLM, tout en offrant un contrôle centralisé pour le suivi des performances et les ajustements des modèles.
MosaicML
MosaicML est une autre plateforme clé pour l’entraînement des LLM. En collaboration avec Cloudflare R2, elle permet l’entraînement des LLM sur n’importe quelle plateforme de traitement dans le monde sans frais de transfert de données. La plateforme MosaicML simplifie l’orchestration des tâches d’entraînement pour les LLM en utilisant plusieurs clouds, rendant l’entraînement plus économique et rapide.
MosaicML offre des caractéristiques telles que l’élimination des frais de trafic sortant et la capacité de démarrer, d’arrêter, de déplacer et de redimensionner les tâches d’apprentissage en fonction de la disponibilité et des coûts des ressources de traitement. Par exemple, Replit utilise la plateforme MosaicML pour l’entraînement de leurs modèles afin d’atteindre la personnalisation, la réduction de la dépendance et l’efficacité des coûts, en prenant en charge les besoins de traitement.
Quel est le rôle des LLM Data Trainers ?
Les "LLM Data Trainers", ou préparateurs de données pour modèles de langage à grande échelle, jouent un rôle de premier plan dans la préparation des datasets qui alimentent les processus d'apprentissage des IA. Leur travail consiste à collecter et structurer les données, puis les annoter de manière à ce qu'elles soient optimales pour l'entraînement des modèles. Par exemple, dans la préparation d'un dataset pour un LLM destiné à la reconnaissance d'entités nommées, les préparateurs de données doivent d'abord collecter un ensemble de textes variés, allant des articles de journaux aux transcriptions de dialogues. Ensuite, ils annotent manuellement ces textes pour marquer les noms de personnes, de lieux, d'organisations, etc. Ce processus peut être partiellement automatisé à l'aide de logiciels spécifiques, mais une vérification et une correction manuelles restent indispensables pour garantir la précision des annotations.
Ces datasets annotés servent ensuite à entraîner le modèle à reconnaître et à extraire correctement ces entités dans de nouveaux textes non annotés, une compétence essentielle pour des applications telles que l'extraction d'informations et la réponse automatique à des questions. Un exemple notable de la mise à disposition de datasets préparés pour l'entraînement de LLMs est la plateforme Hugging Face, qui offre un accès à une multitude de datasets pour diverses tâches de NLP. Pour plus d'informations sur la préparation de datasets et voir des exemples en action, vous pouvez visiter Hugging Face Datasets.
Quelle est l'influence du processus d'annotation manuelle quant à la qualité et l'efficacité des modèles IA finaux ?
Le processus d'annotation manuelle influence directement la qualité et l'efficacité des modèles finaux, en les rendant plus adaptés à des tâches spécifiques et à des domaines particuliers.
Avant de pouvoir finetuner un LLM, il est impératif de disposer d'un ensemble de données bien préparé et pertinent. Les annotations manuelles sont essentielles car elles permettent de structurer les données brutes en formats exploitables par les modèles d'IA. Les annotateurs humains classent, étiquettent et corrigent les données pour créer des datasets qui reflètent avec précision les nuances et les complexités du langage humain.
Les LLMs pré-entraînés sont souvent généralistes dans leur capacité à comprendre et à générer du texte. Le finetuning avec des données annotées manuellement permet de spécialiser ces modèles pour des tâches ou des secteurs spécifiques. Par exemple, un LLM destiné à être utilisé dans le domaine juridique peut être finetuné avec des documents juridiques annotés par des juristes pour identifier la terminologie spécifique et le style de rédaction propres à ce domaine. Ce processus assure que le modèle est non seulement précis dans ses réponses mais aussi conforme aux attentes du secteur en question.
Applications pratiques des LLM entraînés
Une fois entraînés et fine-tunés, les LLM ont une multitude d’applications pratiques. Ils sont utilisés pour :
- Transformer le processus de création de contenu.
- Offrir un support clientèle multilingue en comprenant et en générant du contenu de manière appropriée.
- Évaluer la performance des LLM dans la génération de code grâce à des cadres comme HumanEval de Replit, qui testent la production de code et exécutent des cas de test pour vérifier si le code généré fonctionne comme prévu.
En outre, les LLM entraînés sont capables de contribuer à la création de chatbots avancés. Ils affichent des compétences telles que la cohérence conversationnelle, testées par des benchmarks tels que HELM et HellaSwag.
Assistance clientèle
Les LLM sont largement implémentés dans le développement de chatbots et d’assistants virtuels qui peuvent interagir avec les utilisateurs de manière naturelle et semblable à celle d’un humain. Les chatbots améliorés par l’IA, alimentés par l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel, peuvent fournir des réponses plus personnalisées et semblables à celles d’un humain, améliorant ainsi le service client et l’expérience utilisateur globale.
Les LLM peuvent améliorer significativement le support client multilingue en facilitant l’interaction avec l’entreprise. La Reconnaissance d’Entités Nommées (NER), une sous-tâche du traitement du langage naturel, peut identifier et classifier des entités spécifiques telles que les noms de produits et les lieux dans les données des utilisateurs, ce qui peut être avantageux pour les services de support client.
Génération de code
Les LLM comme Bard et GPT-4 peuvent automatiser la rédaction et la complétion de programmes informatiques dans une variété de langages de programmation. En générant du code de qualité rapidement, les LLM aident les équipes de développeurs à surmonter les blocages et à être plus efficaces, notamment dans des langages tels que Python et JavaScript.
Ask-LLM, introduit par JetBrains dans Datalore, utilise des modèles de langage de grande envergure pour générer et modifier du code à partir d’instructions en langage naturel. Ask-LLM permet aux utilisateurs de saisir leurs requêtes et les convertit en code exécutable, augmentant l’efficacité et simplifiant le processus de codage pour des tâches telles que l’analyse et la visualisation des données.
Création de contenu
Les LLM génèrent du contenu pour diverses industries, s'appuyant sur des Knowledge Graphs pour assurer précision et pertinence. Ils automatisent des tâches de création de flux de contenu, autrefois manuelles, permettant des économies de temps et de ressources.
Sécurité et conformité dans l'entraînement des LLM
La sécurité et la conformité sont des aspects à prendre en compte lorsque l'on travaille sur des LLM. Les mesures suivantes sont mises en place pour garantir la sécurité et la conformité des données utilisées pour entraîner les modèles :
- Les données sont cryptées pour éviter l’accès non autorisé.
- Des normes de protection des données sont respectées.
- Une surveillance stricte des accès et des contrôles des autorisations est appliquée.
- Les données manipulées sont sécurisées et conformes aux réglementations en vigueur (y compris les dernières réglementations européennes en vigueur).
Ces mesures assurent la sécurité et la conformité des données utilisées lors de l’entraînement des LLM.
Des audits réguliers sont effectués sur les modèles LLM pour détecter toute utilisation abusive ou défaillance potentielle de sécurité et de conformité. En outre, des procédures de gestion de la confidentialité sont en place pour protéger les informations personnelles au cours du processus d’entraînement des LLM.
Contrôle des données et du modèle
Le contrôle des données et des modèles est un autre aspect critique de la sécurité et de la conformité dans l’entraînement des LLM. Des données de haute qualité sont requises pour le succès des projets d’IA, car elles affectent la capacité de l’algorithme à apprendre, la fiabilité des prédictions et l’équité des résultats. Les défis à la qualité des données dans l’IA incluent:
- les données incomplètes
- les données inexactes
- les données incohérentes
- une mauvaise gouvernance des données
Ces problèmes peuvent entraîner des insights erronés et une performance d’IA peu fiable.
Pour sécuriser les systèmes d’IA et garantir la conformité, il est essentiel de mettre en place des fonctionnalités et mesures de contrôle pour les données et les modèles pendant le processus d’entraînement. Cela peut inclure des audits réguliers, des contrôles d’accès stricts et des procédures de gestion de la confidentialité. En assurant un contrôle adéquat des flux de données et des modèles, les organisations peuvent minimiser les risques et garantir la sécurité et la conformité de leurs systèmes d’IA.
En résumé
En conclusion, l’entraînement des grands modèles de langage est un processus complexe qui nécessite une grande quantité de données, une architecture appropriée et des techniques d’échantillonnage efficaces. Grâce à des plateformes et à des outils tels que MosaicML, l’entraînement des LLM peut être simplifié et optimisé. Les LLM spécialisés (après fine-tuning) ont une multitude d’applications pratiques, notamment dans l’assistance clientèle, la génération de code et la création de contenu. Cependant, il est nécessaire de garantir la sécurité et la conformité tout au long du processus d’entraînement. Avec des mesures appropriées, les LLM peuvent être entraînés de manière efficace et sécurisée, ouvrant la voie à des avancées significatives dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Enfin, l'utilisation de sets de données annotés de façon manuelle pour entraîner et perfectionner des LLM est non seulement bénéfique pour la précision et la pertinence des résultats, mais c'est également une approche plus économique. L'utilisation de sets de données annotés permet d'optimiser l'utilisation des ressources informatiques, car les modèles peuvent être entraînés plus rapidement et avec moins de ressources de calcul.
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