Quels sont les outils de visualisation utilisés pour comprendre l

Les modèles de langage étendu (LLMs), tels que GPT-3, BERT et d’autres, reposent sur des réseaux de neurones complexes et de grandes quantités de données pour générer du texte quasi-humain. Pour comprendre ces modèles de manière approfondie, plusieurs outils de visualisation sont utilisés par les chercheurs et les ingénieurs en intelligence artificielle. Voici quelques-uns de ces outils, accompagnés d’exemples et de sources fiables:

1. TensorBoard
TensorBoard est un outil de visualisation développé par Google pour suivre et visualiser divers aspects des modèles de machine learning. Il est particulièrement utile pour examiner les graphiques de flux de données, les distributions de poids, et les métriques de performance en temps réel.

Exemple : Lors de l’entraînement d’un modèle BERT, TensorBoard peut visualiser les gradients et les activations des différents couches du modèle, offrant une perspective sur comment chaque composante du modèle apprend pendant l’entraînement.

Source : “TensorBoard: Graph Visualization Tool” [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/tensorboard)

2. BERTViz
BERTViz est un outil de visualisation spécifiquement conçu pour les modèles de transformateurs comme BERT. Il permet d’explorer les mécanismes d’attention de ces modèles, montrant comment chaque mot dans une phrase est influencé par les autres mots.

Exemple : En utilisant BERTViz pour un modèle BERT entraîné sur une tâche de classification de texte, les chercheurs peuvent visualiser les poids d’attention pour voir quels mots dans une phrase influencent le plus la décision finale du modèle.

Source : Vig, J., “A Multiscale Visualization of Attention in the Transformer Model” [arXiv](https://arxiv.org/abs/1906.05714)

3. Activation Atlases
Les Activation Atlases sont une méthode pour visualiser comment les neurones dans différents couches d’un modèle de réseau de neurones réagissent aux différents types de stimuli. Cette technique est particulièrement utile pour interpréter les modèles de langage profonds.

Exemple : En utilisant les Activation Atlases sur un modèle GPT-3, les chercheurs peuvent générer des images qui illustrent les activations des neurones internes en réponse à différentes séquences de texte.

Source : Carter, S., Armstrong, Z., Schubert, L., Johnson, I., & Olah, C., “Activation Atlases” [Distill](https://distill.pub/2019/activation-atlas/)

4. AllenNLP Interpret
AllenNLP Interpret est une bibliothèque d’outils pour interpréter les modèles NLP (Natural Language Processing) développés par l’Institute for Artificial Intelligence de l’Université d’Allen. Elle propose plusieurs méthodes pour visualiser et interpréter les décisions des modèles, y compris les heatmaps d’attention et les gradients intégrés.

Exemple : En utilisant AllenNLP Interpret, un chercheur peut visualiser quelles parties d’un texte influencent le plus une prédiction faite par un modèle de catégorisation de texte basé sur BERT.

Source : Wallace, E., Sundararaman, D., Dhingra, B., Li, K., Gardner, M., “AllenNLP Interpret: A Framework for Explaining Predictions of NLP Models” [ACL](https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-demos.23.pdf)

5. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
LIME est une méthode modèle-agnostique pour interpréter les prédictions des modèles de machine learning. Il fonctionne en approximant localement le modèle complexe avec un modèle plus simple et interprétable autour de la prédiction à expliquer.

Exemple : LIME peut être utilisé pour expliquer les prédictions d’un modèle de génération de texte, où un modèle simple (comme une régression logistique) est ajusté localement aux entrées similaires, aidant à comprendre quelles parties du texte d’entrée contribuent le plus à la prédiction.

Source : Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C., “Why Should I Trust You?: Explaining the Predictions of Any Classifier” [ACM](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2939672.2939778)

En résumé, chaque outil de visualisation offre une perspective unique pour comprendre les fonctionnements internes des LLMs. Leur utilisation combinée permet de mieux diagnostiquer les modèles, d’interpréter leurs prédictions et d’améliorer leur performance.

Quels sont les outils de visualisation utilisés pour comprendre les LLMs ?