Comment réduire le coût de formation des LLMs ?

Pour réduire le coût de formation des modèles de langage (LLMs, Language Learning Models), plusieurs stratégies peuvent être mises en œuvre. Ces stratégies incluent l’optimisation des algorithmes, l’utilisation de matériel plus efficace, ainsi que des méthodes avancées de gestion de données. Voici quelques exemples pour illustrer ces différentes approches.

1. Optimisation algorithmique

Les algorithmes et les architectures de modèles jouent un rôle crucial dans le coût de formation des LLMs. En affinant et en optimisant ces algorithmes, il est possible de réduire de manière significative les ressources nécessaires. Par exemple, les techniques de « sparsity » (réduction de la densité des réseaux de neurones) permettent de diminuer le nombre de calculs nécessaires sans compromettre la performance. OpenAI a employé certaines de ces techniques pour GPT-3.

Exemple :
Knowledge Distillation : Cette méthode implique la formation d’un modèle plus petit (modèle élève) pour imiter un modèle plus grand (modèle enseignant), ce qui peut réduire les coûts de calcul sans sacrifier les performances.

Source :
Hinton, G., Vinyals, O., & Dean, J. (2015). Distilling the Knowledge in a Neural Network. ArXiv.
https://arxiv.org/abs/1503.02531

2. Utilisation de matériel efficace

L’utilisation de matérieux plus efficients comme les TPU (Tensor Processing Units) de Google ou les GPU de dernière génération peut réduire considérablement le coût énergétique et les temps de formation. Ces matériels sont conçus pour accélérer les calculs de machine learning, notamment ceux impliquant des opérations matricielles lourdes comme les multiplications de matrices, couramment utilisées lors de l’entraînement des modèles de langage.

Exemple :
Utilisation des TPU de Google : Dans plusieurs de leurs projets, Google utilise des TPU pour accélérer et rendre plus économique la formation des LLMs.

Source :
Jouppi, N. P., et al. (2017). In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit. IEEE Computer Architecture Letters.
https://ieeexplore.ieee.org/document/8068654

3. Gestion de données avancée

La gestion des données peut également influencer le coût de formation. Des techniques comme la réduction de la redondance des données, la déduplication, et le prétraitement efficace des données permettent de minimiser les ressources nécessaires. En sélectionnant judicieusement les données d’entraînement, il est possible de réduire la taille du jeu de données tout en maintenant (voire améliorant) l’efficacité du modèle.

Exemple :
Data Augmentation : C’est une technique qui génère des exemples de formation supplémentaires à partir des données existantes. Cela permet de limiter l’ampleur des données de formation tout en enrichissant le modèle.

Source :
Shorten, C., & Khoshgoftaar, T. M. (2019). A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning. Journal of Big Data.
https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-019-0197-0

4. Utilisation de modèles pré-entraînés

L’utilisation de modèles déjà pré-entraînés et la technique de fine-tuning (responsabilisation sur une tâche spécifique) peuvent grandement diminuer les coûts. Cette approche permet de partir d’un point déjà très performant au lieu de réentraîner un modèle à partir de zéro. Par exemple, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est souvent utilisé comme base pour diverses applications de NLP après un fine-tuning sur des tâches spécifiques.

Source :
Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. ArXiv.
https://arxiv.org/abs/1810.04805

En conclusion, pour réduire le coût de formation des LLMs, il est essentiel de combiner l’optimisation des algorithmes et des architectures, l’adoption de matériel de calcul plus efficace, une gestion intelligente des données, et l’utilisation de modèles pré-entraînés. En employant ces stratégies, il est possible de développer des modèles de langage performants tout en maîtrisant les coûts associés à leur formation.