L’entraînement des modèles de langage de grande taille (LLMs, pour Large Language Models) est une tâche complexe et coûteuse en termes de ressources computationnelles. Plusieurs techniques d’optimisation sont employées pour rendre cet entraînement plus efficace et pour améliorer les performances des modèles. Voici quelques-unes des principales techniques d’optimisation utilisées, avec des exemples et des sources fiables :
1. Distillation de modèle : La distillation de modèle (Hinton et al., 2015) est une technique où un modèle plus petit (l’élève) est entraîné pour imiter un modèle plus grand et plus performant (le professeur). Cette technique permet de réduire la taille du modèle tout en conservant, dans une certaine mesure, ses performances. Par exemple, DistilBERT (Sanh et al., 2019) est une version allégée de BERT (Devlin et al., 2018) qui offre une grande partie des capacités performantes de BERT avec une réduction substantielle des ressources nécessaires à l’inférence.
Sources : - Hinton, G., Vinyals, O., & Dean, J. (2015). Distilling the Knowledge in a Neural Network. arXiv:1503.02531. - Sanh, V., Debut, L., Chaumond, J., & Wolf, T. (2019). DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter. arXiv:1910.01108.1. Pruning (élagage) : L’élagage consiste à supprimer des paramètres du modèle, souvent des connexions ou des neurones, qui ont un impact minimal sur les performances globales du réseau. Cela réduit la taille du modèle et accélère les processus d’inférence. Par exemple, l’élagage peut être appliqué pour enlever les poids dont les valeurs sont proches de zéro après l’entraînement initial.
Source : - Han, S., Pool, J., Tran, J., & Dally, W. J. (2015). Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Network. arXiv:1506.02626.1. Quantification : La quantification est une technique qui consiste à réduire la précision des poids des modèles, par exemple en passant de la précision flottante 32 bits à une précision flottante 16 bits ou même des entiers 8 bits. Cette technique permet d’accélérer les calculs et de diminuer la consommation de mémoire, tout en atteignant des performances proches des modèles de haute précision.
Source : - Jacob, B., Kligys, S., Chen, B., Zhu, M., Tang, M., Howard, A., … & Kalenichenko, D. (2018). Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).1. Techniques de parallélisation : Puisque l’entraînement des LLMs nécessite de grandes quantités de données et de calculs, les techniques de parallélisation comme les stratégies de Data Parallelism (parallélisme des données) et Model Parallelism (parallélisme de modèle) sont cruciales. Data Parallelism répartit les différents lots de données d’entraînement entre plusieurs processeurs, tandis que Model Parallelism divise le modèle lui-même pour qu’il puisse être traité simultanément par plusieurs processeurs.
Source : - Dean, J., et al. (2012). Large Scale Distributed Deep Networks. Advances in Neural Information Processing Systems.1. Optimisation d’algorithme : Des algorithmes d’optimisation avancés comme Adam (Kingma & Ba, 2014) et les Optimizers basés sur le gradient sont employés pour améliorer la convergence des modèles de manière plus efficace que les méthodes traditionnelles comme le simple gradient.
Source : - Kingma, D. P., & Ba, J. (2014). Adam: A Method for Stochastic Optimization. arXiv:1412.6980.1. Regularisation et Dropout : Des techniques comme le Dropout (Srivastava et al., 2014) et L2 regularization (poids de pénalisation) sont employées pour éviter le sur-apprentissage (overfitting) et améliorer la généralisation du modèle.
Source : - 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.En combinant ces différentes techniques, il est possible d’optimiser efficacement l’entraînement des LLMs, en améliorant leur performance tout en réduisant les coûts en ressources.
