Les modèles de langage de grande taille (LLMs) tels que GPT-3 et d’autres architectures avancées reposent sur des milliards de paramètres pour générer et comprendre le langage humain. Cependant, la complexité et la taille de ces modèles posent des défis en termes de coût de calcul, de stockage, et de temps d’inférence. Voici quelques-unes des techniques les plus courantes de simplification de modèle pour les LLMs, appuyées par des sources fiables.
1. Pruning (Élagage) : Le pruning consiste à supprimer certains neurones ou connexions dans le réseau neuronal qui ont peu ou pas d’impact sur la performance du modèle. Selon Hassibi, B. et al. (1992) dans leur article “Second Order Derivatives for Network Pruning: Optimal Brain Surgeon”, cette technique peut réduire la taille du modèle tout en maintenant une performance comparable.
1. Quantization (Quantification) : La quantification convertit les paramètres du modèle de la précision flottante à une précision inférieure (par exemple, 16 bits au lieu de 32 bits). Cela réduit la mémoire requise et peut accélérer les inférences. Jacob, B. et al. (2017) dans “Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference” montrent que la quantification permet de réduire les ressources nécessaires sans compromettre significativement la précision.
1. Knowledge Distillation (Distillation de Connaissance) : Introduite par Hinton, G. et al. (2015) dans “Distilling the Knowledge in a Neural Network”, cette technique consiste à entraîner un modèle plus petit (student model) pour reproduire le comportement d’un modèle plus grand (teacher model). Le modèle plus petit apprend à travers les prédictions probables du modèle plus grand, permettant ainsi une réduction de la taille tout en maintenant la performance.
1. Weight Sharing (Partage de Poids) : Le partage de poids force certains poids dans le réseau à être identiques, ce qui réduit le nombre de paramètres. Chen, W. et al. (2015) discutent cette approche dans “Compressing Neural Networks with the Hashing Trick”, montrant que cette méthode peut compresser les réseaux sans perte substantielle de performance.
1. Low-Rank Factorization (Factorisation de Rang Faible) : Cette technique factorise les matrices de poids en produits de matrices de rang inférieur, réduisant ainsi le nombre de paramètres sans perte significative de précision. Une étude par Sainath, T. N. et al. (2013) dans “Low-rank Matrix Factorization for Deep Neural Network Training with High-Dimensional Output Targets” montre l’efficacité de cette méthode pour la simplification de modèles.
1. Neural Architecture Search (NAS, Recherche Architecturale Neuronale) : NAS automatise la conception de l’architecture du réseau pour identifier des modèles plus compacts et efficaces. Zoph, B. et al. (2016) dans “Neural Architecture Search with Reinforcement Learning” proposent une méthode permettant de trouver des architectures optimales en termes de performance et de taille.
- GPT-3 vs. DistilGPT : GPT-3 est une implémentation pleine grandeur avec 175 milliards de paramètres. DistilGPT, d’autre part, utilise la technique de distillation de connaissance pour réduire la taille à environ la moitié tout en conservant une capacité fonctionnelle substantielle.
- BERT vs. TinyBERT : De la même manière, le modèle BERT a été simplifié en utilisant plusieurs techniques, dont la distillation de connaissance, pour créer TinyBERT, qui est beaucoup plus compact et rapide tout en offrant une performance comparable sur diverses tâches de traitement du langage naturel.
- Hassibi, B., Stork, D. G., “Second Order Derivatives for Network Pruning: Optimal Brain Surgeon”, Advances in Neural Information Processing Systems, 1992.
- Jacob, B., et al., “Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference”, 2017.
- Hinton, G., et al., “Distilling the Knowledge in a Neural Network”, 2015.
- Chen, W., et al., “Compressing Neural Networks with the Hashing Trick”, 2015.
- Sainath, T. N., et al., “Low-rank Matrix Factorization for Deep Neural Network Training with High-Dimensional Output Targets”, 2013.
- Zoph, B., et al., “Neural Architecture Search with Reinforcement Learning”, 2016.
Ces techniques jouent un rôle crucial dans le développement et l’optimisation des modèles de langage de grande taille, permettant une efficacité accrue tout en maintenant la performance nécessaire pour des applications pratiques.
