Révolutionner la spécialisation des modèles : la puissance du réglage des invites

Les modèles de langage de grande taille comme ChatGPT sont des exemples de modèles de base - de grands modèles réutilisables qui ont été formés sur de vastes quantités de connaissances provenant d'Internet. Ces modèles sont très flexibles, capables d'analyser des documents juridiques ou d'écrire un poème sur une équipe de football.

Cependant, pour améliorer les performances des modèles de langage de grande taille pré-entraînés pour des tâches spécialisées, une technique plus simple et plus économe en énergie a émergé : l'ajustement des invites. L'ajustement des invites permet aux entreprises disposant de données limitées d'adapter un modèle massif à une tâche très étroite, sans avoir besoin de rassembler des milliers d'exemples étiquetés nécessaires pour l'ajustement fin.

Dans l'ajustement des invites, les meilleures indications ou invites d'entrée sont fournies au modèle d'IA pour fournir un contexte spécifique à la tâche. Ces invites peuvent être des mots supplémentaires introduits par les humains ou, plus couramment, des intégrations numériques générées par l'IA introduites dans la couche d'intégration du modèle pour guider le modèle vers la décision ou la prédiction souhaitée.

L'ingénierie des invites, la tâche de développer des invites qui guident un modèle de langage de grande taille pour effectuer des tâches spécialisées, est un domaine passionnant. Cependant, les invites "douces" générées par l'IA se sont avérées surpasser les invites "dures" conçues par l'homme, car elles peuvent distiller les connaissances du modèle plus large et agir comme un substitut aux données d'entraînement supplémentaires.

L'ajustement fin est une méthode où un modèle pré-entraîné est complété par un grand nombre d'exemples étiquetés spécifiques à la tâche cible. Cela permet au modèle de s'adapter et de se spécialiser pour la tâche en question. En revanche, l'ajustement des invites est une technique plus simple et plus efficace qui introduit un contexte spécifique à la tâche à travers des invites, sans avoir besoin de données étiquetées importantes.

L'ingénierie des invites implique de concevoir manuellement des invites qui guident le modèle pré-entraîné à effectuer une tâche spécialisée. Ces "invites dures" peuvent être efficaces, mais elles nécessitent des efforts et une expertise humaine. Les invites douces, en revanche, sont des intégrations générées par l'IA qui sont optimisées pour orienter le modèle vers la sortie souhaitée. Les invites douces se sont avérées surpasser les invites conçues par l'homme, faisant de l'ajustement des invites une approche plus puissante et évolutive.

L'avantage clé de l'ajustement des invites est son efficacité. En tirant parti des connaissances déjà capturées dans le modèle pré-entraîné et en n'ajustant que l'invite, l'ajustement des invites peut adapter le modèle à des tâches spécialisées beaucoup plus rapidement et avec moins de ressources que l'ajustement fin traditionnel. Cela le rend particulièrement utile pour les tâches nécessitant une adaptation rapide, comme dans les scénarios d'apprentissage multi-tâches ou d'apprentissage continu.

L'ingénierie des invites est la tâche de développer des invites qui guident un modèle de langage de grande taille (LLM) à effectuer des tâches spécialisées. Contrairement à l'ajustement fin, qui nécessite de rassembler et d'étiqueter de grands ensembles de données, l'ingénierie des invites permet aux entreprises disposant de données limitées d'adapter un modèle massif à une tâche étroite.

La clé de l'ingénierie des invites est de concevoir les bonnes invites. Ces invites peuvent être aussi simples que quelques mots ou aussi complexes qu'une instruction de plusieurs phrases. Les invites fournissent un contexte spécifique à la tâche, guidant le LLM pour récupérer la réponse appropriée dans sa vaste mémoire.

Par exemple, pour former un LLM en tant que traducteur anglais-français, une invite pourrait commencer par "Traduisez les mots anglais suivants en français :" suivie de quelques exemples de traductions. Cela prépare le modèle à effectuer la tâche souhaitée.

Bien que les invites conçues par l'homme, appelées "invites dures", puissent être efficaces, les "invites douces" générées par l'IA se sont avérées les surpasser. Ces invites douces sont méconnaissables à l'œil humain, composées d'intégrations ou de chaînes de chiffres qui distillent les connaissances du modèle plus large.

L'ajustement des invites est une technique puissante qui permet aux entreprises disposant de données limitées d'adapter des modèles de langage massifs à des tâches spécialisées. Contrairement à l'ajustement fin, qui nécessite de rassembler et d'étiqueter des milliers d'exemples, l'ajustement des invites s'appuie sur des "invites douces" générées par l'IA pour guider la sortie du modèle.

Ces invites douces sont méconnaissables à l'œil humain, composées d'intégrations numériques qui distillent les connaissances du modèle plus large. Elles peuvent être de haut niveau ou spécifiques à la tâche, agissant comme un substitut aux données d'entraînement supplémentaires et guidant efficacement le modèle vers la sortie souhaitée.

Un avantage clé des invites douces est qu'elles se sont avérées surpasser les "invites dures" conçues par l'homme dans de nombreux cas. Alors que les invites dures nécessitent une ingénierie manuelle des invites, les invites douces sont générées automatiquement par l'IA, en les optimisant pour la tâche donnée.

L'ajustement des invites a émergé comme une technique révolutionnaire dans divers domaines, notamment dans l'apprentissage multi-tâches et l'apprentissage continu.

Dans l'apprentissage multi-tâches, où les modèles doivent passer rapidement d'une tâche à l'autre, les chercheurs trouvent des moyens de créer des invites universelles qui peuvent être facilement recyclées. Des techniques comme l'ajustement des invites multi-tâches permettent d'adapter le modèle rapidement et à une fraction du coût de la nouvelle formation.

L'ajustement des invites montre également des promesses dans le domaine de l'apprentissage continu, où les modèles d'IA doivent apprendre de nouvelles tâches et de nouveaux concepts sans oublier les anciens. Essentiellement, l'ajustement des invites vous permet d'adapter votre modèle à des tâches spécialisées plus rapidement que l'ajustement fin et l'ingénierie des invites, facilitant la recherche et la correction des problèmes.