Comment la régularisation est-elle appliquée dans les LLMs ?

La régularisation est un concept essentiel en apprentissage automatique, y compris dans les modèles de langage naturel (LLM – Large Language Models), qui vise à prévenir le surapprentissage (ou surajustement, “overfitting” en anglais) et à améliorer la généralisation du modèle sur des données non vues. Les techniques de régularisation sont variées et peuvent inclure des méthodes comme la pénalisation des normes, le dropout, la régularisation par contrainte de poids, et d’autres stratégies spécifiques aux LLMs.

1. Pénalisation des normes : Une des techniques courantes de régularisation est l’ajout de termes de pénalisation dans la fonction de perte. Les normes L1 et L2 sont fréquemment utilisées. La régularisation L2, également appelée régularisation de Tikhonov ou Ridge, pénalise les grands coefficients en ajoutant la somme des carrés des poids des paramètres dans la fonction de perte. La régularisation L1, aussi appelée Lasso, pénalise la somme des valeurs absolues des poids, favorisant des solutions avec des poids exactement nuls, ce qui peut entraîner des modèles plus interprétables (Hans, 2009).

1. Dropout : Introduite par Hinton et al., la technique de dropout est largement utilisée dans les réseaux de neurones profonds. Pendant l’entraînement, certains neurones sont “désactivés” ou mis à zéro de manière aléatoire lors de chaque mise à jour des poids, avec une certaine probabilité. Ce processus empêche les neurones de devenir trop spécialisés et force le réseau à apprendre des représentations plus robustes (Srivastava et al., 2014).

1. Régularisation par contrainte de poids : Cette méthode implique de contraindre les poids du modèle à rester dans une certaine plage. Une approche commune est la “Max norm constraint” où les poids sont normalisés pour s’assurer qu’ils ne dépassent pas une valeur prédéfinie. Cela peut aider à prévenir des valeurs de poids excessivement grandes, ce qui pourrait conduire à un surapprentissage (Goodfellow et al., 2016).

Dans le contexte des LLMs comme GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ou BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), ces techniques de régularisation sont couramment appliquées pour assurer que les modèles restent généralisables et performants sur des tâches variées.

Exemples d’application :

- GPT-3 utilise largement le dropout et la régularisation L2 pour maintenir la performance du modèle sur une large gamme de tâches de génération de texte, traduction, interrogation de données, etc. La taille massive du modèle (175 milliards de paramètres) impose une régularisation stricte pour éviter le surapprentissage sur les données d’entraînement (Brown et al., 2020).

- BERT intègre aussi des techniques de régularisation, notamment le dropout et des pénalisations de norme dans ses multiples couches de transformateurs. La structure de BERT reposant sur des encodeurs bidirectionnels complexes, le dropout joue un rôle crucial pour assurer que chaque couche du réseau ne surapprenne pas sur les données de pré-entraînement (Devlin et al., 2019).

Sources :

1. Hans, S. A. (2009). “Lasso and Ridge Regression”. Journal of Statistical Software, 33(1), 1-22.
2. Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Salakhutdinov, R. (2014). “Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting”. Journal of Machine Learning Research, 15, 1929-1958.
3. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). “Deep Learning”. MIT Press.
4. Brown, T., et al. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners”. arXiv:2005.14165.
5. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”. arXiv:1810.04805.

Ainsi, la régularisation dans les LLMs est cruciale pour leur succès, permettant de créer des modèles robustes capables de générer du texte cohérent et pertinent sur diverses tâches et domaines.