Large Language Models explained briefly

Summary

Dans cette vidéo, l’auteur explique de manière accessible et détaillée le fonctionnement des modèles de langage large (LLM), comme GPT-3. Il décrit comment ces modèles prédisent les mots à venir dans une conversation, en se basant sur une énorme quantité de texte extrait de l’internet. Le processus d’entraînement, de la pré-formation aux ajustements humains via l'apprentissage par renforcement, est détaillé. L’utilisation des modèles transformer et du mécanisme d'attention, qui permettent au modèle de traiter les textes en parallèle et de mieux comprendre le contexte, est également expliquée. Une exploration fascinante de la puissance et de la complexité des LLMs.

Takeaways

• 😀 Un modèle de langage de grande taille est un algorithme sophistiqué qui prédit le mot suivant dans une séquence de texte.
• 😀 Au lieu de prédire un mot avec certitude, le modèle attribue une probabilité à tous les mots possibles suivant un texte donné.
• 😀 L'entraînement d'un modèle de langage se fait en traitant d'énormes quantités de texte, souvent collectées sur Internet.
• 😀 Entraîner un modèle comme GPT-3 prendrait plus de 2600 ans si un humain devait lire sans arrêt tout le texte utilisé.
• 😀 Ce qui rend un modèle de langage ‘grand’, ce sont ses centaines de milliards de paramètres, qui influencent ses prédictions.
• 😀 Le processus d'entraînement commence avec des paramètres aléatoires et les affine progressivement en fonction des exemples de texte.
• 😀 L'entraînement passe par une méthode appelée rétropropagation, où les paramètres sont ajustés pour améliorer la prédiction du dernier mot.
• 😀 L’entraînement de modèles de grande taille nécessite un calcul massif, avec des opérations qui peuvent prendre des centaines de millions d’années si effectuées à la vitesse d’un milliard d’opérations par seconde.
• 😀 Une fois l'entraînement terminé, le modèle passe par une autre phase d'ajustement appelée apprentissage par renforcement avec retour humain, pour améliorer la qualité des prédictions.
• 😀 Les modèles modernes de langage, comme les transformers, traitent les textes en parallèle et utilisent une opération appelée 'attention' pour comprendre le contexte des mots dans une phrase.
• 😀 Les transformers ont également un réseau de neurones feed-forward pour stocker les informations sur les modèles de langage et affiner les prédictions de mots.
• 😀 Le fonctionnement précis des modèles de langage est difficile à expliquer, car leurs comportements émergent de l'ajustement complexe des paramètres pendant l'entraînement.

Q & A

Qu'est-ce qu'un modèle de langage de grande taille (LLM) et comment fonctionne-t-il ?

Un modèle de langage de grande taille (LLM) est un modèle mathématique sophistiqué qui prédit le mot suivant d'un texte. Plutôt que de choisir un mot avec certitude, il assigne des probabilités à tous les mots possibles et utilise cette probabilité pour générer des réponses en fonction du contexte de la conversation.

Comment un modèle de langage génère-t-il des réponses dans une conversation ?

Lorsqu'un utilisateur entre un texte, le modèle prédit le mot suivant en se basant sur les probabilités de chaque mot possible. Ce processus est répété à chaque étape, ce qui donne une réponse complète, souvent plus naturelle si des mots moins probables sont sélectionnés aléatoirement.

Pourquoi les modèles de langage génèrent-ils des réponses différentes à chaque fois ?

Bien que le modèle lui-même soit déterministe, chaque exécution avec un même texte de départ peut donner des réponses différentes car les mots sont choisis en fonction de probabilités et parfois des choix moins probables sont faits de manière aléatoire pour obtenir une réponse plus fluide.

Quels types de données sont utilisés pour entraîner un modèle de langage comme GPT-3 ?

Les modèles de langage comme GPT-3 sont formés en traitant d'énormes quantités de texte, souvent extraites d'Internet. GPT-3 a été entraîné sur un volume de texte qui, s'il était lu en continu, prendrait plus de 2600 ans.

Qu'est-ce que la rétropropagation (backpropagation) et quel est son rôle dans l'entraînement des modèles de langage ?

La rétropropagation est un algorithme qui ajuste les paramètres du modèle pour rendre les prédictions plus précises. Lorsque le modèle prédit un mot incorrect, la rétropropagation modifie les poids du modèle pour que les prédictions futures soient plus proches de la vérité.

Quelle est la différence entre l'entraînement préliminaire et l'apprentissage par renforcement avec retour humain dans les modèles de langage ?

L'entraînement préliminaire consiste à apprendre à prédire des mots dans de grands corpus de texte, tandis que l'apprentissage par renforcement avec retour humain consiste à affiner les modèles en fonction des préférences humaines, en corrigeant les prédictions non utiles ou problématiques pour améliorer les réponses du modèle.

Pourquoi les modèles de langage nécessitent-ils des GPU pour leur entraînement ?

Les modèles de langage, en raison de leur grande taille et des nombreuses opérations qu'ils nécessitent, sont entraînés sur des unités de traitement graphique (GPU) qui sont optimisées pour exécuter des calculs massifs en parallèle, accélérant ainsi l'entraînement du modèle.

Qu'est-ce qu'un transformateur (transformer) et comment a-t-il amélioré les modèles de langage ?

Un transformateur est un type de modèle qui lit le texte en parallèle plutôt que mot par mot. Il utilise une opération appelée attention qui permet au modèle de se concentrer sur les mots importants dans le contexte pour améliorer la compréhension du texte dans son ensemble.

Qu'est-ce que l'attention dans un transformateur et comment cela fonctionne-t-il ?

L'attention est une opération dans les transformateurs qui permet au modèle de se concentrer sur certains mots du texte d'entrée tout en en ignorant d'autres. Cela aide à ajuster les représentations numériques des mots pour mieux correspondre au contexte global, améliorant ainsi les prédictions du modèle.

Pourquoi est-il difficile de comprendre exactement pourquoi un modèle de langage fait certaines prédictions ?

Bien que les chercheurs conçoivent la structure de ces modèles, leur comportement est un phénomène émergent basé sur les milliards de paramètres du modèle. Cela rend très difficile la détermination des raisons exactes pour lesquelles un modèle génère une prédiction particulière, malgré sa fluidité apparente.