Modèles de base

by Stephen M. Walker II, Co-Fondateur / PDG

Les modèles de base sont des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle qui ont été pré-entraînés sur d'immenses ensembles de données et peuvent être affinés pour une large gamme de tâches, servant de couche de base pour une formation spécifique à l'application.

La plateforme Klu.ai prend en charge tous les principaux modèles de base, y compris : GPT-4, Claude 2, Mistral 7b, Llama 2, Google PaLM, et Cohere Command.

Ils servent de point de départ pour les data scientists pour développer des modèles d'apprentissage automatique (ML) pour diverses applications plus rapidement et de manière plus rentable. Ces modèles sont formés sur un large spectre de données généralisées et non étiquetées et sont capables d'effectuer une grande variété de tâches générales, telles que la compréhension du langage, la génération de texte et d'images, et la conversation en langage naturel.

Une caractéristique unique des modèles de base est leur adaptabilité, leur permettant d'effectuer une large gamme de tâches avec une grande précision en fonction des invites d'entrée. Certaines tâches comprennent le traitement du langage naturel (NLP), la réponse aux questions, et la classification des images. Les modèles de base diffèrent des modèles ML traditionnels, qui effectuent généralement des tâches spécifiques comme l'analyse du texte pour le sentiment, la classification des images, et la prévision des tendances.

Les modèles de base utilisent l'apprentissage auto-supervisé pour créer des étiquettes à partir des données d'entrée, ce qui signifie qu'ils ne sont pas formés avec des ensembles de données d'entraînement étiquetés. Cela les distingue des architectures ML précédentes qui utilisent l'apprentissage supervisé ou non supervisé. Des exemples de modèles de base incluent les grands modèles de langage (LLM) comme GPT-3 et BERT, et les modèles de texte à image comme DALL-E.

Ces modèles peuvent être affinés pour des applications en aval plus spécialisées, ce qui rend plus rapide et moins cher pour les data scientists de développer de nouvelles applications ML plutôt que de former des modèles ML uniques à partir de zéro.

Quels sont les exemples de modèles de base ?

Les modèles de base sont de grands réseaux neuronaux d'apprentissage profond formés sur d'énormes ensembles de données. Ils sont conçus pour effectuer une grande variété de tâches générales telles que la compréhension du langage, la génération de texte et d'images, et la conversation en langage naturel. Ces modèles sont adaptables et peuvent effectuer une large gamme de tâches avec un haut degré de précision en fonction des invites d'entrée. Certaines tâches comprennent le traitement du langage naturel (NLP), la réponse aux questions, et la classification des images.

Des exemples de modèles de base incluent :

  • **BERT ** — Il s'agit d'une technique d'apprentissage automatique basée sur le transformateur pour la pré-formation du traitement du langage naturel. Il signifie Bidirectional Encoder Representations from Transformers et a été développé par Google.

  • **GPT-4 ** — GPT-4 est un grand modèle de langage développé par OpenAI. Il s'agit de la quatrième itération des modèles de transformateurs pré-entraînés génératifs et est capable de comprendre et de générer du texte semblable à celui des humains.

  • **Claude 2 et Llama 2 ** — Ce sont de grands modèles de langage (LLM) qui peuvent effectuer une gamme de tâches dès la sortie de la boîte couvrant plusieurs domaines, comme l'écriture de billets de blog, la génération d'images, la résolution de problèmes mathématiques, l'engagement dans le dialogue, et la réponse aux questions basées sur un document.

  • **Stable Diffusion de Stability AI ** — Il s'agit d'un modèle de texte à image qui peut générer des images de haute qualité à partir de descriptions textuelles.

  • **DALL-E ** — Il s'agit d'un modèle développé par OpenAI qui génère des images à partir de descriptions textuelles.

  • **Flamingo, Florence, et NOOR ** — Ce sont des modèles de base visuels (VFMs) qui ont été combinés avec des LLM basés sur le texte pour développer des modèles sophistiqués spécifiques à la tâche.

  • **Gato de Google DeepMind ** — Il s'agit d'un agent d'apprentissage par renforcement.

  • **Segment Anything de Meta AI ** — Il s'agit d'un modèle pour la segmentation d'image générale.

Les modèles de base représentent un changement significatif dans le cycle de vie de l'apprentissage automatique. Ils sont plus rapides et moins chers pour les data scientists d'utiliser des modèles de base pré-entraînés pour développer de nouvelles applications ML plutôt que de former des modèles ML uniques à partir de zéro. Ils sont utilisés dans diverses applications telles que le support client, la traduction de langues, la génération de contenu, la rédaction, la classification d'images, la création et l'édition d'images haute résolution, l'extraction de documents, la robotique, la santé, et les véhicules autonomes.

Cependant, la construction d'un modèle de base à partir de zéro est coûteuse et nécessite d'énormes ressources. Pour des applications pratiques, les développeurs doivent intégrer les modèles de base dans une pile logicielle, y compris des outils pour l'ingénierie des invites, l'affinage, et l'ingénierie de pipeline. Malgré leur capacité à fournir des réponses grammaticalement et factuellement correctes, les modèles de base ont du mal à comprendre le contexte d'une invite et ne sont pas conscients socialement ou psychologiquement.

Qu'est-ce qui est unique dans les modèles de base par rapport aux autres ?

Les modèles de base sont de grands réseaux neuronaux d'apprentissage profond formés sur d'énormes ensembles de données. Ils sont uniques en raison de leur adaptabilité et de leur capacité à effectuer une large gamme de tâches avec un haut degré de précision en fonction des invites d'entrée. Ces tâches comprennent le traitement du langage naturel, la réponse aux questions, et la classification des images. Les modèles de base sont différents des modèles d'apprentissage automatique traditionnels, qui effectuent généralement des tâches spécifiques. Au lieu de cela, les modèles de base peuvent être utilisés comme modèles de base pour développer des applications en aval plus spécialisées.

Les modèles de base sont une forme d'intelligence artificielle générative. Ils génèrent une sortie à partir d'une ou plusieurs entrées (invites) sous forme d'instructions en langage humain. Ces modèles utilisent l'apprentissage auto-supervisé pour créer des étiquettes à partir des données d'entrée, ce qui signifie qu'ils ne sont pas formés avec des ensembles de données d'entraînement étiquetés. Cette caractéristique les sépare des architectures d'apprentissage automatique précédentes, qui utilisent l'apprentissage supervisé ou non supervisé.

Les modèles de base sont pré-entraînés sur des ensembles de données à grande échelle, ce qui leur permet d'apprendre des caractéristiques et des motifs généraux à partir de sources de données diverses. Cette pré-formation permet aux modèles de comprendre de manière exhaustive le langage, les images, ou les données multimodales. Les connaissances acquises lors de la pré-formation peuvent ensuite être transférées et affinées pour des tâches spécifiques avec des ensembles de données étiquetés relativement plus petits. Cette adaptabilité rend les modèles de base polyvalents et applicables à diverses tâches, permettant aux développeurs et aux chercheurs d'adapter les modèles à leurs besoins spécifiques.

Les modèles de base offrent un avantage significatif en termes de gain de temps et d'économies de coûts. Une fois la pré-formation terminée, le modèle résultant peut être réutilisé et affiné pour plusieurs tâches en aval. Cela élimine le besoin de former des modèles à partir de zéro pour chaque nouvelle tâche, économisant à la fois du temps et des ressources informatiques.

Cependant, les modèles de base, en particulier ceux avec de grandes architectures et des paramètres, nécessitent des ressources informatiques significatives pour s'entraîner et se déployer. Former ces modèles sur des ensembles de données étendus peut être intensif en calcul et prendre du temps. Cela pose des défis pour les organisations ou les individus ayant un accès limité à l'infrastructure informatique haute performance.

Des exemples de modèles de base incluent GPT-4, Claude 2, et PaLM. Ces modèles ont été utilisés dans diverses applications telles que le support client, la traduction de langues, la génération de contenu, la rédaction, la classification d'images, la création et l'édition d'images haute résolution, l'extraction de documents, la robotique, la santé, et les véhicules autonomes.

À quoi peuvent servir les modèles de base ?

Les modèles de base sont un nouveau paradigme dans le développement de systèmes d'IA. Ce sont des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle formés sur un large ensemble de données qui peuvent être adaptés et affinés pour une grande variété d'applications et de tâches en aval. Les modèles de base sont connus pour leur généralité et leur adaptabilité, avec des exemples incluant GPT-4, Dall-E 2, et PaLM.

Les modèles de base sont de grands réseaux neuronaux d'apprentissage profond formés sur un large spectre de données généralisées et non étiquetées. Ils sont capables d'effectuer une grande variété de tâches, et leur adaptabilité leur permet d'effectuer ces tâches avec un haut degré de précision en fonction des invites d'entrée. Voici quelques tâches spécifiques que les modèles de base peuvent effectuer :

  1. **Traitement du langage naturel (NLP) ** — Les modèles de base peuvent comprendre le langage, générer du texte, et converser en langage naturel. Ils peuvent être utilisés pour des tâches telles que la transcription et le sous-titrage de vidéos dans diverses langues.

  2. **Réponse aux questions ** — Les modèles de base peuvent répondre aux questions en fonction d'un document ou d'un contexte donné.

  3. **Classification des images ** — Les modèles de base peuvent classer les images dans différentes catégories en fonction de leurs caractéristiques.

  4. **Génération de contenu ** — Les modèles de base peuvent générer du contenu tel que l'écriture de billets de blog ou la création d'images haute résolution.

  5. **Extraction de documents ** — Les modèles de base peuvent extraire des informations à partir de documents, ce qui peut être utile dans divers domaines tels que le droit, la santé, et l'éducation.

  6. **Génération de code ** — Les modèles de base peuvent générer du code, ce qui peut être utile dans le développement de logiciels et la programmation.

  7. **Engagement centré sur l'homme ** — Les modèles de base peuvent s'engager dans le dialogue et interagir avec les humains de manière naturelle et cohérente.

  8. **Robotique et véhicules autonomes ** — Les modèles de base peuvent être utilisés en robotique et dans les véhicules autonomes pour des tâches telles que la navigation, la reconnaissance d'objets, et la prise de décision.

  9. **Santé ** — Les modèles de base peuvent être utilisés en santé pour des tâches telles que la découverte de médicaments, le diagnostic de patients, et la recommandation de traitements.

  10. **Éducation ** — Les modèles de base peuvent être utilisés en éducation pour des tâches telles que la génération de problèmes et l'apprentissage personnalisé.

Il est important de noter que bien que les modèles de base puissent effectuer ces tâches dès la sortie de la boîte, ils peuvent également être affinés pour des tâches plus spécifiques ou des applications spécifiques à un domaine.

Comment les modèles de base sont-ils formés ?

Les modèles de base sont de grands modèles d'apprentissage automatique formés sur d'énormes quantités de données, souvent par l'apprentissage auto-supervisé, leur permettant d'être adaptés à une large gamme de tâches en aval. Le processus de formation d'un modèle de base implique plusieurs étapes et nécessite des ressources et une expertise significatives.

La première étape consiste à collecter un ensemble de données large et diversifié, qui pourrait inclure du texte ou du code. Cet ensemble de données devrait couvrir les tâches que vous voulez que le modèle soit capable d'effectuer. Les données doivent ensuite être préparées, ce qui inclut le nettoyage des données, l'élimination des erreurs, et la mise en forme des données de manière à ce que le modèle puisse les comprendre.

La formation d'un modèle de base nécessite une quantité significative de ressources informatiques, car les modèles sont formés sur de grands ensembles de données à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond. Ce processus est coûteux en calcul et nécessite une expertise en apprentissage automatique et en IA, car il y a de nombreux facteurs à prendre en compte, tels que le choix de l'architecture du modèle, les hyperparamètres, et le processus de formation.

Une fois le modèle formé, il peut être affiné pour s'adapter à des tâches ou des domaines spécifiques. L'affinage implique une formation supplémentaire et modifie les poids du modèle, lui permettant de travailler avec un langage spécifique au domaine ou d'améliorer les performances pour des tâches spécifiques. Cela peut être fait par des méthodes telles que l'affinage de l'adaptation au domaine, qui utilise des données spécifiques au domaine limitées, ou l'affinage basé sur les instructions, qui utilise des exemples étiquetés pour améliorer les performances sur une tâche spécifique.

Cependant, la formation d'un modèle de base à partir de zéro peut être très coûteuse, avec des coûts allant de dizaines de milliers à des millions de dollars, en fonction de facteurs tels que la taille du modèle et la quantité de données et de ressources informatiques nécessaires. Par conséquent, de nombreuses entreprises optent pour l'utilisation de modèles pré-entraînés, qui ont déjà été formés sur un grand ensemble de données et peuvent être personnalisés pour effectuer une variété de tâches.

La formation d'un modèle de base est une tâche complexe et difficile qui nécessite des ressources et une expertise significatives. Cependant, ces modèles peuvent fournir des performances de pointe sur une variété de tâches et peuvent être personnalisés pour répondre à des besoins spécifiques, ce qui en fait un investissement précieux pour les entreprises cherchant à obtenir un avantage concurrentiel dans le domaine de l'IA.

Quels sont les défis associés à la formation des modèles de base ?

La formation des modèles de base, également connus sous le nom de modèles pré-entraînés, présente plusieurs défis :

  • **Acquisition et curation des données ** — Les modèles de base nécessitent des ensembles de données à grande échelle et diversifiés pour la pré-formation. Acquérir et organiser de tels ensembles de données peut être une tâche difficile. La collecte de données peut impliquer des préoccupations en matière de confidentialité, des problèmes de droits d'auteur, ou des difficultés à obtenir des données étiquetées pour des tâches spécifiques. Assurer la qualité et la représentativité des données d'entraînement est crucial pour éviter les biais et améliorer la généralisation.

  • **Biais ** — Les biais présents dans les données d'entraînement peuvent conduire à des résultats biaisés ou injustes dans les prédictions ou les décisions du modèle. Par exemple, si les données d'entraînement représentent principalement certains démographies ou perspectives, le modèle peut montrer des biais envers ces groupes. L'adressage du biais nécessite une curation soignée des données, une diversité dans les données d'entraînement, et une surveillance et une évaluation continues des résultats du modèle.

  • **Ressources informatiques ** — Les modèles de base, en particulier ceux avec de grandes architectures et paramètres, nécessitent des ressources informatiques significatives pour s'entraîner et se déployer. L'entraînement de ces modèles sur des ensembles de données étendus peut être intensif en calcul et prendre du temps. Cela pose des défis pour les organisations ou les individus ayant un accès limité à l'infrastructure informatique haute performance.

  • **Expertise ** — La formation d'un modèle de base nécessite une expertise en apprentissage automatiqueet en IA. Il y a de nombreux facteurs à prendre en compte, tels que le choix de l'architecture du modèle, les hyperparamètres, et le processus de formation. Ces compétences sont rares et très coûteuses.

  • **Coût ** — Le coût de la formation d'un modèle de base peut varier de dizaines de milliers à des millions de dollars, en fonction de facteurs tels que la taille du modèle et les ressources informatiques nécessaires. Le coût élevé de la formation de ces modèles peut être prohibitif pour de nombreuses organisations, rendant leur mise en œuvre financièrement inatteignable.

  • **Fiabilité et incompréhension ** — Les modèles de base peuvent être peu fiables et incompréhensibles.

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