Les techniques de fine-tuning avancé pour les modèles de langage de grande envergure (LLMs) sont cruciales pour adapter ces modèles aux tâches spécifiques tout en évitant le surajustement et en maximisant l’efficacité des ressources computationnelles. Voici quelques-unes des techniques les plus réputées, basées sur des sources reconnues :
1. Transfer Learning : Cette technique commence par pré-entraîner un modèle sur un corpus très large et général, puis le fine-tuning est effectué sur un ensemble de données plus petit et spécifique à la tâche. Cela permet d’utiliser les connaissances générales acquises lors de la pré-formation pour résoudre des tâches spécialisées avec moins de données. Par exemple, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) utilise cette approche, où il est d’abord pré-entraîné sur un immense corpus de texte général avant d’être fine-tuné sur des tâches comme la classification de texte ou la reconnaissance d’entités nommées (Devlin et al., 2018).
Source : Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.1. Techniques de Reglage de l’Optimisation : Des optimisateurs sophistiqués comme AdamW combinent les ajustements de taux d’apprentissage et la régularisation des poids. Ces optimisateurs améliorent la stabilité de l’apprentissage et réduisent le risque de surajustement (Loshchilov et Hutter, 2019).
Source : Loshchilov, I., & Hutter, F. (2019). Decoupled Weight Decay Regularization. In International Conference on Learning Representations (ICLR).1. Adapter Modules : Ces modules insèrent des couches d’adaptation légères entre les couches du modèle pré-entraîné, permettant de spécialiser ces couches sans modifier les poids d’origine. Cette technique est utile pour fine-tuning dans des environnements à contraintes de mémoire (Houlsby et al., 2019).
Source : Houlsby, N., Giurgiu, A., Jastrzebski, S., Morrone, B., Treiber, M., Vega, A., & Gesmundo, A. (2019). Parameter-efficient transfer learning for NLP. arXiv preprint arXiv:1902.00751.1. Distillation des Connaissances : Cette technique consiste à former un modèle plus petit (étudiant) pour imiter les sorties d’un modèle plus grand et déjà fine-tuné (enseignant). Le modèle plus petit peut ainsi obteni de très bonnes performances sans nécessiter autant de ressources (Hinton, Vinyals, & Dean, 2015).
Source : Hinton, G., Vinyals, O., & Dean, J. (2015). Distilling the Knowledge in a Neural Network. arXiv preprint arXiv:1503.02531.1. Continual Learning : Afin de conserver les connaissances acquises précédemment tout en intégrant de nouvelles informations, cette technique adapte le modèle en limitant l’oubli catastrophique en utilisant des méthodes comme Elastic Weight Consolidation (Kirkpatrick et al., 2017).
Source : Kirkpatrick, J., Pascanu, R., Rabinowitz, N., Veness, J., Desjardins, G., Rusu, A. A., … & Hadsell, R. (2017). Overcoming catastrophic forgetting in neural networks. Proceedings of the national academy of sciences, 114(13), 3521-3526.1. Fine-tuning Multi-tâche : L’entraînement simultané sur plusieurs tâches permet au modèle de partager des représentations entre tâches, améliorant souvent les performances globales. Par exemple, le modèle T5 pratique le fine-tuning multi-tâche (Raffel et al., 2020).
Source : Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., … & Liu, P. J. (2020). Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer. Journal of Machine Learning Research, 21(140), 1-67.En somme, ces techniques représentent un éventail de méthodes pour affiner les modèles de langage de manière efficace et robuste. Le choix de la technique dépend souvent des exigences spécifiques de la tâche, des ressources disponibles et des contraintes de performance.
