Les modèles de langage de grande taille (LLMs) sont entraînés à l’aide de techniques sophistiquées impliquant de vastes ensembles de données textuelles et des architectures de réseaux neuronaux complexes. Voici une description détaillée du processus d’entraînement des LLMs, accompagnée d’exemples et de sources fiables pour illustrer ces concepts.
Le premier pas dans l’entraînement d’un LLM est la collecte et la préparation de grandes quantités de données textuelles. Ces données proviennent de diverses sources telles que des livres, des sites web, des articles de journaux, et des forums. L’idée est de fournir au modèle une diversité d’exemples linguistiques pour capturer la richesse et les nuances du langage naturel.
Exemple : Pour entraîner GPT-3, OpenAI a utilisé une version filtrée de Common Crawl (une vaste archive de textes du web), ainsi que d’autres sources comme Wikipedia et des livres numérisés (Brown et al., 2020).
Avant l’entraînement proprement dit, les données sont nettoyées et normalisées pour supprimer le bruit et les éléments indésirables (comme les balises HTML ou les erreurs typographiques). Cette étape peut également inclure la tokenisation, qui consiste à diviser le texte en unités plus petites appelées “tokens” (mots, sous-mots, ou caractères).
Exemple : La tokenisation peut utiliser des techniques comme Byte Pair Encoding (BPE) ou WordPiece, où des fréquences de sous-mots sont calculées pour représenter efficacement des mots rares et longs (Sennrich, Haddow, & Birch, 2016).
La formation d’un LLM implique l’utilisation d’architectures de réseaux neuronaux avancées, comme les Transformers. Les Transformers utilisent des mécanismes d’attention pour pondérer l’importance des différents mots dans une phrase par rapport à chaque mot de la séquence d’entrée.
Exemple : L’architecture Transformer, décrite pour la première fois par Vaswani et al. (2017), est devenue la norme pour les LLMs. Elle inclut des mécanismes d’attention qui permettent de capter des relations complexes entre les mots dans un texte.
L’entraînement d’un LLM se fait par un processus d’optimisation où le modèle est ajusté pour minimiser une fonction de perte. Cette fonction mesure l’écart entre les prédictions du modèle et les résultats attendus. Les techniques de rétropropagation et de descente de gradient sont utilisées pour ajuster les poids du réseau neuronal.
Exemple : GPT-3 a été formé en utilisant un mélange de techniques d’entraînement supervisé et non supervisé sur des centaines de GPU pendant des semaines (Brown et al., 2020).
Après l’entraînement initial, le modèle peut être affiné sur des tâches spécifiques grâce à un processus appelé “fine-tuning”. Cette étape utilise un ensemble de données plus ciblé et des techniques d’optimisation supplémentaires pour adapter le modèle à des applications spécifiques comme la traduction ou la réponse à des questions.
Exemple : BERT est un LLM qui, après un pré-entraînement général sur un vaste corpus de texte, peut être affiné pour des tâches spécifiques telles que l’analyse des sentiments ou la reconnaissance des entités nommées (Devlin et al., 2019).
1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in neural information processing systems, 30.
2. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
3. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
4. Sennrich, R., Haddow, B., & Birch, A. (2016). Neural machine translation of rare words with subword units. arXiv preprint arXiv:1508.07909.
Ces étapes et techniques permettent de développer des modèles de langage capables de comprendre et de générer du langage humain de manière impressionnante, ouvrant la voie à de nombreuses applications en traitement du langage naturel.
