La pré-formation (pre-training) et le fine-tuning dans le contexte des modèles de langage de grande taille (Large Language Models, ou LLMs) sont deux étapes cruciales dans le développement et l’amélioration de ces modèles. Ces modèles, comme GPT-3 de OpenAI, nécessitent des procédés sophistiqués pour comprendre et générer du texte de manière cohérente.
Définition et But :
La pré-formation est la première phase dans le développement des LLMs. Elle consiste à entraîner le modèle sur un très grand corpus de texte pour qu’il apprenne les structures linguistiques, les patterns syntaxiques et sémantiques diverses. Le but est de permettre au modèle de développer une compréhension “générale” du langage.
Processus :
Durant cette phase, un énorme volume de données textuelles est utilisé. Par exemple, GPT-3 a été entraîné sur des centaines de milliards de mots provenant de sources variées telles que des livres, des articles scientifiques, des pages Web, etc. L’algorithme apprend à prédire le mot suivant dans une phrase donnée, ce qui l’aide à comprendre le contexte et la signification des phrases dans leur ensemble.
Exemple :
Imaginons que le modèle soit exposé à des phrases comme « Le chat dort sur le \_\_\_ ». Le modèle apprendra à prédire que le mot suivant pourrait être « canapé » ou « lit ». Grâce à un volume immense de données, le modèle apprend non seulement des règles linguistiques simples, mais aussi des concepts plus abstraits.
Source :
Une étude notable sur cette phase est “Attention is All You Need” de Vaswani et al. (2017), qui introduit le concept de Transformer, la base des modèles comme GPT-3. (Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Advances in neural information processing systems (pp. 5998-6008)).
Définition et But :
Le fine-tuning (ou ajustement fin) est la phase suivante de l’entraînement. Une fois que le modèle a une compréhension générale du langage, il est affiné sur des tâches spécifiques en utilisant un jeu de données plus restreint mais pertinent. Le but est d’adapter le modèle aux besoins spécifiques d’une application donnée.
Processus :
Cela implique de prendre le modèle pré-entraîné et de le former davantage sur des données qui sont spécifiques à une tâche ou un domaine particulier. Par exemple, si l’on souhaite utiliser un modèle de langage pour générer des articles scientifiques, on le convertit davantage sur des articles académiques. Cette phase permet d’améliorer la performance du modèle dans des contextes spécialisés.
Exemple :
Si une entreprise veut utiliser un modèle de langage pour répondre à des questions précises dans le domaine médical, il effectuera le fine-tuning sur un corpus de textes médicaux. Cela permet au modèle de comprendre et de répondre de manière plus pertinente aux questions et contextes propres à la médecine.
Source :
Un article clé sur le sujet est “Language Models are Few-Shot Learners” par Brown et al. (2020), qui explique comment les LLMs comme GPT-3 peuvent être ajustés pour différentes tâches en utilisant un nombre limité d’exemples spécifiques. (Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165).
En conclusion, la pré-formation et le fine-tuning sont des étapes complémentaires et essentielles dans la création de LLMs. La pré-formation produit une compréhension de base du langage, tandis que le fine-tuning permet d’adapter cette compréhension à des contextes spécifiques, rendant les modèles plus utiles et efficaces pour des applications particulières.
