Comment entraîner un LLM : un guide simple et accessible

La capacité des grands modèles de langage (LLM) à comprendre et à générer du texte en langage humain leur confère des applications et des cas d’usage presque illimités — notamment la traduction, l’analyse des sentiments et la synthèse de texte — mais ils doivent être entraînés pour devenir utiles et fiables. Savoir comment entraîner un LLM peut aider votre entreprise à développer un modèle qui répond à ses besoins tout en réduisant les inexactitudes et les biais.

Le processus consiste à collecter et à préparer de vastes jeux de données provenant de sources diverses, à sélectionner l’architecture adaptée au résultat souhaité et à affiner progressivement le modèle pour l’adapter aux objectifs et aux attentes de votre organisation. Dans de nombreux cas, une importante puissance de calcul est nécessaire. Voici ce qu’il faut savoir sur l’entraînement d’un LLM.

À RETENIR

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  Choisir et configurer l’architecture adaptée aux résultats souhaités est essentiel au bon fonctionnement du LLM dans des situations réelles. (Accéder à la section)
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  Des données d’entraînement appropriées sont nécessaires pour réduire le risque de biais ou de lacunes dans les données susceptibles d’affecter les performances du LLM. Les données d’entraînement doivent être traitées et préparées avec soin. (Accéder à la section)
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  L’entraînement d’un LLM peut nécessiter d’importantes capacités de calcul en raison des volumes élevés de données et de la complexité des calculs impliqués. (Accéder à la section)

Étape 1 : collecter et préparer les données

Des données de grande qualité sont importantes pour entraîner des LLM, car la qualité des résultats dépend de celle des données d’entrée. Assurez-vous que les sources de données identifiées sont fiables et consacrez le temps et les efforts nécessaires au nettoyage, au prétraitement et à l’augmentation des données afin d’éliminer les incohérences et les erreurs.

Identifier les sources de données

La première étape consiste à identifier des sources de données pertinentes et adaptées à l’application prévue du LLM. Par exemple, si l’application est destinée à l’analyse des sentiments, les avis de clients ou les publications sur les réseaux sociaux sont des sources courantes. Des jeux de données conventionnels peuvent servir à entraîner un LLM à créer des dialogues, tandis que des corpus bilingues — des textes alignés dans deux langues afin de fournir des traductions parallèles correspondantes — sont nécessaires aux modèles de traduction. Des dépôts de programmation peuvent être utilisés pour la création de code. Les exigences propres à l’application guideront le choix de la source de données appropriée.

Nettoyage et prétraitement des données

Les données brutes contiennent souvent du bruit et des incohérences. Elles doivent être nettoyées afin de supprimer les données non pertinentes ou incorrectes, de résoudre les divergences et de traiter les valeurs manquantes. La tokenisation, la normalisation et la déduplication peuvent également préparer les données, notamment en uniformisant la mise en forme, en supprimant les fautes d’orthographe et en vérifiant qu’elles sont dans un format acceptable pour l’entraînement du modèle. L’augmentation des données peut améliorer la capacité de généralisation du modèle en accroissant la diversité et le volume des données.

Étape 2 : sélectionner et configurer un grand modèle de langage

L’étape suivante consiste à choisir le grand modèle de langage et à le configurer pour son utilisation. La taille appropriée du modèle est également importante — les modèles plus grands peuvent détecter des motifs plus détaillés, mais nécessitent d’importantes ressources informatiques — tout comme la configuration des hyperparamètres, puisqu’ils influencent l’apprentissage et l’adaptabilité du modèle.

Types d’architectures de LLM

Les différents modèles présentent des atouts et des capacités distincts. Les Transformers utilisent des mécanismes d’auto-attention pour déterminer la pertinence relative des différents mots d’une phrase. Ils capturent ainsi des relations complexes et des dépendances contextuelles, ce qui les rend utiles pour des tâches comme la génération de texte et la traduction, l’analyse des sentiments et la synthèse. Parmi les types courants de Transformers figurent les suivants :

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) : Conçu pour comprendre le contexte d’un mot dans les requêtes de recherche, les modèles BERT sont bidirectionnels, ce qui signifie qu’ils prennent en compte le contexte des deux côtés (gauche et droite), offrant ainsi une meilleure compréhension des subtilités linguistiques.
• GPT (Generative Pre-Trained Transformer) : Réputé pour ses capacités de génération de texte, le Generative Pre-Trained Transformer (GPT) est un modèle unidirectionnel qui prédit le mot suivant d’une séquence, ce qui le rend idéal pour l’écriture créative et la création de dialogues.
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) : T5 aborde tous les problèmes de NLP comme des problèmes de conversion de texte en texte, ce qui le rend extrêmement adaptable à une grande variété de tâches en les transformant en un format standardisé de paires de textes d’entrée et de sortie.

Bien que moins largement utilisés dans les LLM actuels, les recurrent neural networks (RNNs) et leurs dérivés sont utiles dans les applications nécessitant des données séquentielles, car ils traitent les entrées séquentiellement tout en conservant un état caché qui transporte les informations d’une étape temporelle à l’autre. Cela est important pour des applications telles que l’analyse des séries temporelles et la reconnaissance vocale.

Les RNN sont particulièrement adaptés aux tâches nécessitant un ordre précis des points de données. Toutefois, ils présentent des difficultés telles que la disparition des gradients, qui peut réduire leur capacité à apprendre les dépendances à long terme. Conçus pour surmonter les limites des RNN, les réseaux de mémoire à court et long terme (LSTM) utilisent des portes pour réguler le flux d’informations, ce qui leur permet d’apprendre des dépendances plus longues et d’effectuer des tâches séquentielles plus complexes.

Choisir la bonne taille de modèle

Choisir la bonne taille de modèle revient à trouver un équilibre entre efficacité et coût de calcul. Commencez par construire un modèle plus grand afin d’établir une performance de référence — les modèles plus grands disposent d’une plus grande capacité et peuvent servir de référence pour évaluer toutes les capacités de votre application — puis réduisez progressivement sa taille en surveillant les indicateurs de performance. L’objectif est de trouver le plus petit modèle répondant à vos besoins de performance, tout en évitant des coûts de calcul supplémentaires.

Sélectionner les hyperparamètres

Les hyperparamètres sont les réglages que vous définissez avant d’entraîner un LLM pour influencer son apprentissage. Contrairement aux paramètres ou aux poids du modèle, qui varient pendant l’entraînement, les hyperparamètres restent constants. Ils facilitent le processus d’apprentissage, mais ne font pas partie du modèle final. Les principaux hyperparamètres sont les suivants :

• Taux d’apprentissage : Il détermine la rapidité avec laquelle le modèle ajuste ses poids pendant l’entraînement. Un taux d’apprentissage élevé peut amener le modèle à converger trop vite vers une solution sous-optimale, tandis qu’un taux faible peut rendre l’entraînement inutilement lent.
• Taille de lot : Elle désigne le nombre d’exemples d’entraînement utilisés au cours d’une seule itération. Les lots plus importants peuvent accroître la stabilité de l’entraînement et mieux exploiter les ressources matérielles, mais nécessitent davantage de mémoire, tandis que les lots plus petits fournissent des mises à jour plus fréquentes, mais peuvent être plus bruités.
• Époques : Ce paramètre indique combien de fois le jeu de données d’entraînement complet est traité par le modèle. Un nombre d’époques plus élevé améliore les performances, mais augmente le risque de surapprentissage : le modèle fonctionne alors bien sur les données d’entraînement, mais mal sur des données inconnues. Pour éviter le surapprentissage, vous pouvez surveiller les performances du modèle sur un jeu de validation et arrêter l’entraînement lorsque les performances commencent à se dégrader.
• Longueur de séquence : Elle correspond au nombre de séquences d’entrée que le modèle traite en une fois. Des séquences plus longues permettent au modèle de recueillir davantage de contexte, mais nécessitent plus de ressources de calcul. Trouver la longueur de séquence idéale est important pour équilibrer la profondeur du contexte et l’efficacité des calculs.

Étape 3 : préentraîner le LLM

Le préentraînement d’un LLM consiste à entraîner le modèle sur une immense quantité de textes afin qu’il comprenne la structure et la sémantique de la langue. L’objectif est d’apprendre au modèle à créer des textes cohérents et porteurs de sens à partir des motifs qu’il assimile.

Définir les objectifs de l’apprentissage non supervisé

Dans le contexte du préentraînement des LLM, l’apprentissage non supervisé cherche à capturer la distribution sous-jacente des données et à comprendre les corrélations entre les variables sans recourir à des données étiquetées. Cette méthode efficace utilise de grands volumes de textes bruts pour développer une compréhension fondamentale de la langue. Les principaux objectifs sont les suivants :

• Modéliser la distribution des données : Cela concerne les caractéristiques statistiques des données, notamment les fréquences, les cooccurrences et les liens contextuels.
• Capturer les relations : Il s’agit de comprendre les liens entre les mots et les expressions afin de produire des réponses pertinentes et adaptées au contexte.
• Construire des représentations : Cela consiste à créer des représentations vectorielles, ou plongements, des mots et des expressions afin d’en capturer les significations sémantiques et les connexions.

Préparer les données d’entraînement

La préparation des données d’entraînement est une phase importante de l’apprentissage automatique, car elle garantit que les données utilisées pour entraîner les modèles sont adaptées et optimisées pour l’apprentissage. Les principaux éléments de cette étape sont les suivants :

• Collecter les données : Rassembler des données textuelles provenant de diverses sources, notamment des livres, des articles, des sites web et des réseaux sociaux, afin de constituer un jeu de données complet.
• Nettoyer les données : Corriger les problèmes tels que les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes afin de garantir l’exactitude des données au moyen de l’imputation et de l’analyse statistique.
• Transformer les données : Mettre les données à l’échelle et les encoder pour assurer leur cohérence, à l’aide de techniques telles que la standardisation, la normalisation, la tokenisation et la vectorisation.
• Réduire les données : Simplifier le jeu de données en réduisant le nombre de caractéristiques et en supprimant les doublons à l’aide de techniques telles que l’analyse en composantes principales (PCA) ou t-SNE, la compression des informations et l’élagage des données.
• Fractionner les données : Diviser le jeu de données en ensembles d’entraînement, de validation et de test afin d’évaluer et d’optimiser les performances du modèle.

Étape 4 : affiner les modèles LLM

L’affinage est une étape critique du développement d’un LLM, au cours de laquelle le modèle préentraîné est personnalisé pour des tâches ou des domaines spécifiques. Ce processus adapte le modèle aux exigences particulières de l’application, par exemple pour créer des classificateurs ou des assistants personnels, et améliore ainsi sa précision et sa pertinence.

Choisir un modèle préentraîné

Il est important de choisir une architecture de modèle préentraîné adaptée aux tâches que vous souhaitez lui faire exécuter. Les modèles GPT conviennent à la génération de texte, BERT à la compréhension des contextes et des relations dans les textes, et T5 aux tâches fondées sur le texte. Les données d’entraînement du modèle préentraîné doivent être adaptées au domaine, afin de garantir que le modèle a déjà appris des motifs importants pour votre tâche spécifique.

Par exemple, pour une application médicale, choisir un modèle préentraîné sur de la littérature biomédicale constitue un bon point de départ. Il est important de trouver un équilibre entre la taille du modèle et les ressources de calcul disponibles, car les modèles plus grands sont souvent plus performants, mais nécessitent davantage de puissance de calcul.

Appliquer un affinage supervisé

L’affinage supervisé consiste à entraîner le modèle préentraîné sur des données étiquetées pertinentes pour la tâche à accomplir, afin de lui permettre d’apprendre des motifs et des corrélations propres à cette tâche. Ce processus repose largement sur un jeu de données bien préparé contenant des exemples identifiés et pertinents pour votre application. Par exemple, si vous affinez un modèle d’analyse des sentiments, votre jeu de données doit inclure des échantillons de texte associés à des catégories de sentiments telles que positif, négatif et neutre. La pertinence et la qualité de ces données étiquetées sont essentielles pour permettre au modèle de fonctionner correctement dans son domaine spécialisé.

Charger et tokeniser les données

La tokenisation est une méthode permettant de subdiviser les données traitées. Elle est importante lorsque le jeu de données d’entraînement est volumineux et doit être décomposé en sous-catégories afin que le LLM puisse mieux comprendre les corrélations entre les variables du jeu de données.

La tokenisation des mots est un processus qui consiste à diviser les données en sous-mots et à les convertir en identifiants numériques que le modèle peut reconnaître. Cette procédure utilise généralement un dictionnaire ou un tokeniseur spécifiquement conçu pour le modèle préentraîné. Elle garantit que le texte est représenté d’une manière cohérente avec l’architecture du modèle.

Configurer les paramètres d’entraînement

La configuration des paramètres d’entraînement est importante pour obtenir des résultats d’affinage optimaux. Le taux d’apprentissage doit être ajusté pour déterminer la rapidité d’apprentissage du modèle ; généralement, un taux plus faible est utilisé lors de l’affinage afin d’éviter d’écraser les poids préentraînés. Des lots plus importants améliorent la stabilité de l’entraînement, mais nécessitent davantage de mémoire.

Le nombre d’époques doit également être choisi avec soin, en trouvant un équilibre entre le temps nécessaire au modèle pour apprendre suffisamment et la prévention du surapprentissage. Pour évaluer les performances du modèle pendant l’entraînement, une méthode d’évaluation doit être définie, par exemple une évaluation après chaque époque ou après un certain nombre d’étapes.

Évaluer le modèle affiné

L’évaluation des modèles affinés est essentielle pour déterminer leurs performances et vérifier qu’ils répondent aux exigences. Cette évaluation utilise souvent un jeu de données de validation pour mesurer les performances du modèle sur des données auparavant inconnues, ce qui aide à ajuster les hyperparamètres et à prévenir le surapprentissage.

La justesse, la précision, le rappel et le score F1 servent à fournir une vision complète de l’efficacité du modèle. En outre, l’analyse des erreurs aide à identifier les erreurs courantes et à comprendre les faiblesses du modèle, ce qui peut orienter les améliorations et les perfectionnements ultérieurs afin d’accroître ses performances dans des situations réelles.

Étape 5 : évaluer et faire évoluer le LLM

Après avoir évalué le modèle à l’aide de ces métriques, il convient de le faire évoluer pour améliorer ses performances. L’itération peut inclure l’affinage des hyperparamètres, la mise à jour du jeu de données d’entraînement, la modification de l’architecture du modèle ou l’utilisation de méthodes d’entraînement plus complexes. En évaluant et en modifiant régulièrement le modèle, vous pouvez améliorer ses performances et garantir que le LLM répond aux besoins particuliers de votre application.

Suivre les métriques de performance du LLM

Les performances du LLM sont évaluées afin de garantir que le modèle fournit des réponses factuelles exactes, compréhensibles et fiables. Parmi les métriques les plus courantes figurent les suivantes :

• Exactitude des réponses : Cette métrique évalue dans quelle mesure la sortie du modèle correspond à la réponse attendue, à l’aide de mesures telles que la correspondance exacte et le score F1, souvent complétées par une évaluation humaine.
• Similarité sémantique : Elle mesure à quel point le sens du texte généré correspond à celui de la référence, à l’aide de méthodes telles que la similarité cosinus et BERTScore.
• Tests d’hallucination : Ce test mesure le taux d’hallucination et la cohérence factuelle, et identifie et quantifie les cas dans lesquels le modèle génère des données inexactes ou fabriquées.

Analyser et corriger les erreurs dans les données

L’analyse des erreurs consiste à identifier et à corriger méthodiquement les problèmes de données, ainsi qu’à comprendre comment les divergences entre les données d’entraînement et d’évaluation peuvent contribuer aux problèmes de performance. Cette procédure est importante pour améliorer les LLM et préserver leurs performances dans les applications concrètes. Elle comprend les étapes suivantes :

• Identifier les données mal étiquetées : Vérifier l’exactitude des étiquettes dans les ensembles d’entraînement, de développement et de test.
• Ensembles d’entraînement et de développement/test non concordants : Vérifier si la distribution des données dans l’ensemble d’entraînement correspond à celle des ensembles de développement/test.

Apporter des améliorations itératives

Les améliorations itératives en apprentissage automatique consistent à entraîner un modèle par phases, chaque itération affinant ses paramètres en fonction de ses performances. Dans un premier temps, le modèle est entraîné sur un sous-ensemble de données et ses performances sont mesurées à l’aide de métriques d’évaluation. Les erreurs sont examinées afin de modifier les paramètres ou la conception du modèle, qui est ensuite réentraîné. Cette approche est répétée jusqu’à ce que les performances du modèle atteignent le niveau requis. L’entraînement itératif améliore la précision, réduit les erreurs et permet au modèle de s’adapter à de nouveaux motifs dans les données. Le résultat est un LLM plus fiable et plus efficace.

Défis et considérations liés à l’entraînement des LLM

L’entraînement des LLM soulève plusieurs difficultés, notamment les coûts élevés de calcul et les importantes ressources nécessaires. Voici quelques-unes des considérations les plus courantes :

• Ressources de calcul : Les ressources de calcul haute performance et les vastes capacités de stockage représentent des dépenses importantes, ce qui rend difficile pour les petites organisations et les particuliers d’acquérir et de développer ces technologies. La consommation d’énergie nécessaire à l’entraînement de tels modèles soulève également des préoccupations environnementales.
• Qualité et biais des données : Les LLM dépendent fortement de données d’entraînement représentatives. Si les données contiennent des biais ou des erreurs, le modèle peut produire des résultats qui reflètent ou amplifient ces biais, entraînant des conséquences négatives telles que la propagation de biais et de fausses informations.
• Confidentialité et conformité des données : L’intégration des LLM dans les systèmes existants nécessite de gérer à la fois la confidentialité des données et la conformité réglementaire lorsque les données contiennent des informations sensibles ou permettant d’identifier directement une personne (PII). Tenez-vous au fait des règles et réglementations en matière de confidentialité, comme le RGPD et le CCPA, et maintenez des processus solides de gestion des données.
• Intégration et compréhension du contexte : L’intégration des LLMS peut être difficile, en particulier lorsqu’il faut composer avec des données insuffisantes ou incohérentes. En outre, les LLM peuvent avoir du mal à comprendre le contexte, ce qui peut affecter leurs performances dans certaines applications. Une intégration efficace exige que le modèle puisse s’adapter aux complexités du domaine et de l’environnement cibles.
• Considérations éthiques : Les résultats produits par les LLM ont des conséquences éthiques importantes, et ces modèles peuvent accidentellement générer des contenus discriminatoires, véhiculer des stéréotypes ou offenser certaines communautés. Remédier à ces problèmes éthiques nécessite des efforts continus pour détecter, évaluer et réduire les éventuels biais du modèle.
• Hallucinations : Les LLM peuvent générer des informations inexactes ou fabriquées, également appelées hallucinations. Cela peut réduire la fiabilité du modèle et nécessiter un processus de validation supplémentaire pour vérifier les informations qu’il produit.

3 cours pour apprendre les techniques d’entraînement des LLM

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Ajustement fin des grands modèles de langage

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Prétraitement de données non structurées pour les applications LLM

Ce cours enseigne les opérations de prétraitement nécessaires pour préparer des données non structurées à leur utilisation dans des applications LLM. Vous apprendrez à nettoyer et à normaliser les données afin qu’elles soient correctement structurées et cohérentes pour l’entraînement. Le cours aborde également les méthodes d’organisation des données qui les rendent compatibles avec l’entraînement des modèles, ainsi que les pratiques recommandées pour traiter différents types de données non structurées. Vous découvrirez aussi les outils et bibliothèques généralement utilisés pour préparer les données, et développerez ainsi les compétences nécessaires pour préparer efficacement des données destinées aux LLM.

Créer des applications LLM avec LangChain.js

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Conclusion : maîtriser l’entraînement des LLM

Maîtriser l’entraînement d’un LLM exige une compréhension approfondie de la préparation des données, de la conception des modèles et de l’analyse des erreurs. Pour optimiser la précision et la fiabilité de vos modèles, vous devrez également savoir repérer les problèmes tels que les données mal étiquetées et adapter vos stratégies d’entraînement en fonction des indicateurs de performance. Une itération et un perfectionnement continus sont essentiels pour garantir que vos modèles répondent non seulement aux attentes, mais les dépassent.

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