Cette page a été traduite par l'API Cloud Translation.

LLM: qu'est-ce qu'un grand modèle de langage ?

Une technologie plus récente, grands modèles de langage (LLM) prédire un jeton ou une séquence de jetons, parfois de plusieurs paragraphes de jetons prédits. N'oubliez pas qu'un jeton peut être un mot, un sous-mot (un sous-ensemble un mot) ou même un seul caractère. Les LLM produisent de bien meilleures prédictions que les modèles de langage à N-grammes ou les réseaux de neurones récurrents, car:

Les LLM contiennent beaucoup plus de paramètres que les modèles récurrents.
Les LLM recueillent beaucoup plus de contexte.

Cette section présente l'architecture la plus performante et la plus utilisée pour créer des LLM: le modèle Transformer.

Qu'est-ce qu'un transformateur ?

Les modèles Transformer sont l'architecture de pointe adaptée à une grande variété de modèles de langage, comme la traduction:

Figure 1. L'entrée est: Je suis un bon chien. Un modèle basé sur Transformer
Le traducteur transforme cette entrée en sortie : "Je suis un bon"
"chien", qui est la même phrase traduite en français. — **Image 1.** Une application basée sur Transformer qui convertit De l'anglais vers le français.

Les transformateurs complets se composent d'un encodeur et d'un décodeur:

Un encodeur convertit du texte saisi dans une représentation intermédiaire. Un encodeur est un gigantesque réseau de neurones.
Un décodeur convertit cette représentation intermédiaire en texte utile. Un décodeur est également un énorme réseau de neurones.

Par exemple, dans un traducteur:

L'encodeur traite le texte d'entrée (par exemple, une phrase en anglais) dans une représentation intermédiaire.
Le décodeur convertit cette représentation intermédiaire en texte de sortie (par par exemple, la phrase française équivalente).

Figure 2. Le traducteur basé sur Transformer commence par un encodeur,
qui génère une représentation intermédiaire
dans la phrase. Un décodeur convertit cette représentation intermédiaire en
une phrase de sortie en français. — **Figure 2 :** Un modèle Transformer complet contient à la fois un encodeur et un décodeur.

Cliquez sur l'icône pour en savoir plus sur les transformateurs partiels.

Ce module se concentre sur les modèles Transformer complets, qui contiennent à la fois un encodeur et un décodeur, Toutefois, les architectures "encodeur uniquement" et "décodeur uniquement" existe:

Les architectures basées uniquement sur un encodeur mappent le texte d'entrée dans un bloc représentation (souvent, une couche d'intégration). Voici quelques cas d'utilisation d'architectures basées uniquement sur un encodeur:
- Prédire n'importe quel jeton de la séquence d'entrée (qui est la méthode rôle des modèles de langage).
- Créer une représentation vectorielle continue sophistiquée, qui pourrait servir d'entrée pour un autre système, comme un classificateur.
Les architectures réservées au décodeur génèrent de nouveaux jetons à partir du texte déjà générées. En général, les modèles de type décodeur excellent dans la génération de séquences. les modèles modernes basés uniquement sur un décodeur peuvent utiliser leur puissance de génération pour créer des historiques de dialogue et d'autres invites.

Qu'est-ce que l'auto-attention ?

Pour améliorer le contexte, Transformer s'appuie fortement sur un concept appelé auto-attention. En effet, au nom de chaque jeton d'entrée, l'auto-attention demande la question suivante:

"Dans quelle mesure chaque jeton d'entrée affecte-t-il l'interprétation de cette ou un jeton équivalent ?"

Le « lui-même » dans « l’auto-attention » fait référence à la séquence d'entrée. Un peu d'attention les mécanismes de pondération des relations entre les jetons d'entrée et les jetons dans une séquence de sortie, comme ou à des jetons d'une autre séquence. Mais l'auto-attention uniquement pondère l'importance des relations entre les jetons dans la séquence d'entrée.

Pour simplifier, supposons que chaque jeton est un mot et que la chaîne le contexte n'est qu'une seule phrase. Considérez la phrase suivante:

The animal didn't cross the street because it was too tired.

La phrase précédente contient onze mots. Chacun des onze mots est prêtant attention aux 10 autres, en se demandant combien chacun de ces 10 mots est importante pour elle-même. Par exemple, notez que la phrase contient le pronom it. Les pronoms sont souvent ambigus. Le pronom it fait généralement référence à ou syntagme nominal récent, mais dans la phrase d'exemple, quel nom récent fait-il référence à l'animal ou à la rue ?

Le mécanisme d'auto-attention détermine la pertinence de chaque mot proche le pronom it. La figure 3 illustre les résultats. Plus la ligne est bleue, plus important que le mot soit par rapport au pronom it. Autrement dit, l'animal est plus est plus important que street sur le pronom it.

Figure 3. La pertinence de chacun des onze mots de la phrase:
"L'animal n'a pas traversé la rue, car il était trop fatigué."
au pronom "it". Le mot "animal" est le plus pertinent pour
le pronom "it". — **Figure 3** : Auto-attention sur le pronom it. De Transformer: une nouvelle architecture de réseau de neurones pour Compréhension du langage.

À l'inverse, supposons que le dernier mot de la phrase change comme suit:

The animal didn't cross the street because it was too wide.

Dans cette phrase révisée, nous espérons que l'auto-attention donnerait la note de street plus pertinent que animal pour le pronom it.

Certains mécanismes d'auto-attention sont bidirectionnels : calculer des scores de pertinence pour les jetons précédent et suivant le mot faisant l'objet ont suivi. Par exemple, dans la figure 3, notez que les mots des deux côtés d’une elle sont examinées. Ainsi, un mécanisme d'auto-attention bidirectionnel peut rassembler le contexte à partir de mots de chaque côté du mot traité. En revanche, le mécanisme d'auto-attention unidirectionnel ne peut recueillir du contexte qu'à partir de mots d'un côté du mot dont on s'occupe. L'auto-attention bidirectionnelle est particulièrement utile pour générer des représentations de séquences entières, tandis que les applications qui génèrent des séquences jeton par jeton nécessitent un affichage unidirectionnel de l'auto-attention. Pour cette raison, les encodeurs utilisent l'auto-attention bidirectionnelle, tandis que les décodeurs utilisent un flux unidirectionnel.

Qu'est-ce que l'auto-attention multi-tête ?

Chaque couche d'auto-attention se compose généralement de plusieurs tête d'auto-attention. La sortie d'une couche est une opération mathématique (moyenne pondérée ou produit scalaire, par exemple) de la sortie de la différentes têtes.

Étant donné que chaque couche d'auto-attention est initialisée sur des valeurs aléatoires, différentes têtes peuvent apprendre les différentes relations entre chaque mot pris en compte et mots proches. Par exemple, la couche d'auto-attention décrite s'est concentrée sur la détermination du nom auquel le pronom il fait référence. Cependant, d’autres couches d’auto-attention peuvent apprendre la pertinence grammaticale de chaque mot à chaque mot, ou apprendre d'autres interactions.

Cliquez sur l'icône pour en savoir plus sur Big O pour les LLM.

L'auto-attention oblige chaque mot du contexte à apprendre la pertinence de tous les autres mots dans le contexte. Il est donc tentant pour proclamer qu'il s'agit d'un problème O(N²), où:

N est le nombre de jetons dans le contexte.

Comme si le Big O précédent ne vous inquiétait pas assez, contiennent plusieurs couches d'auto-attention et plusieurs têtes d'auto-attention par couche d'auto-attention. Big O est donc en fait:

O(N² · S · D)

où :

S est le nombre de couches d'auto-attention.
D est le nombre de têtes par couche.

Cliquez sur l'icône pour en savoir plus sur l'entraînement des LLM.

Vous n'entraînerez probablement jamais un LLM à partir de zéro. L'entraînement d'un à grande échelle, les LLM requièrent énormément d'expertise en ML, les ressources de calcul et le temps. Dans tous les cas, vous avez cliqué sur l'icône pour pour en savoir plus. Nous devons donc vous donner une explication.

Le principal ingrédient dans la création d'un LLM est une quantité phénoménale de données d'entraînement (texte), généralement quelque peu filtrées. La première phase de l'entraînement est généralement une forme non supervisé sur ces données d'entraînement. Plus précisément, le modèle est entraîné sur des prédictions masquées, ce qui signifie que certains jetons dans les données d'entraînement sont intentionnellement cachés. Le modèle entraîne en essayant de prédire les jetons manquants. Par exemple, supposons que fait partie des données d'entraînement:

The residents of the sleepy town weren't prepared for what came next.

Les jetons aléatoires sont supprimés, par exemple:

The ___ of the sleepy town weren't prepared for ___ came next.

Un LLM est juste un réseau de neurones, donc la perte (le nombre de jetons masqués que correctement pris en compte) détermine le degré de mise à jour de la rétropropagation des valeurs de paramètres.

Un modèle basé sur Transformer entraîné pour prédire progressivement les données manquantes apprend à détecter des modèles et des structures d'ordre supérieur dans les données pour obtenir des indices sur le jeton manquant. Prenons l'exemple d'instance masquée suivant:

Oranges are traditionally ___ by hand. Once clipped from a tree, __ don't ripen.

Une formation approfondie sur un très grand nombre d'exemples masqués permet de développer un LLM. d'apprendre que le mot « récolté » ou "sélectionné" sont des correspondances à forte probabilité pour le premier jeton et "oranges" ou "ils" sont de bons choix pour le deuxième jeton.

Une étape d'entraînement supplémentaire facultative, appelée instruction réglage peut améliorer la capacité d'un LLM à suivre les instructions.

Pourquoi les modèles Transformer sont-ils si grands ?

Les Transformer contiennent des centaines de milliards, voire des milliers de milliards de paramètres. Dans ce cours, il est généralement recommandé de créer des modèles un plus grand nombre de paramètres par rapport à ceux qui en ont un plus grand. Après tout, un modèle avec un plus petit nombre de paramètres utilise moins de ressources. qu'avec un modèle avec un plus grand nombre de paramètres. Cependant, des études montrent que les modèles Transformer comportant plus de paramètres sont systématiquement plus performantes que les modèles Transformer avec moins de paramètres.

Mais comment un LLM génère-t-il du texte ?

Vous avez vu comment les chercheurs entraînent des LLM à prédire un ou deux mots manquants, ne seront peut-être pas impressionnés. Après tout, la prédiction d'un ou deux mots de saisie semi-automatique intégrée dans divers textes, e-mails et logiciels de création. Vous vous demandez peut-être comment les LLM peuvent générer des phrases, des paragraphes, haïkus sur les sites à contenu exclusivement publicitaire.

En fait, les LLM sont essentiellement des mécanismes de saisie semi-automatique qui peuvent automatiquement prédire (terminé) des milliers de jetons. Prenons l'exemple d'une phrase suivie d'une phrase masquée:

My dog, Max, knows how to perform many traditional dog tricks.
___ (masked sentence)

Un LLM peut générer des probabilités pour la phrase masquée, y compris:

Probabilité	Mot(s)
3,1 %	Par exemple, il peut s'asseoir, rester et et le survol.
2,9 %	Par exemple, il sait s’asseoir, rester et et le survol.

Un LLM suffisamment grand peut générer des probabilités pour des paragraphes et des essais. Les questions posées par un utilisateur à un LLM sont comparables phrase suivi d'un masque imaginaire. Exemple :

User's question: What is the easiest trick to teach a dog?
LLM's response:  ___

Le LLM génère des probabilités pour différentes réponses possibles.

Autre exemple : un LLM entraîné sur un grand nombre de "mots" mathématiques des problèmes" peut donner l'impression d'effectuer un raisonnement mathématique sophistiqué. Toutefois, ces LLM ne font que compléter automatiquement une requête contenant un problème de mots.

Avantages des LLM

Les LLM peuvent générer un texte clair et facile à comprendre pour un large une variété d'audiences cibles. Les LLM peuvent effectuer des prédictions sur les tâches qu'ils explicitement entraînés. Certains chercheurs affirment que les LLM peuvent également des prédictions pour les entrées sur lesquelles elles n'ont pas été explicitement entraînés, mais d'autres les chercheurs ont réfuté cette affirmation.

Problèmes liés aux LLM

L'entraînement d'un LLM implique de nombreux problèmes, dont les suivants:

Collecte d'un immense ensemble d'entraînement...
Consommer plusieurs mois et d'énormes ressources de calcul et de l'électricité.
Résoudre les problèmes de parallélisme

L'utilisation de LLM pour déduire des prédictions entraîne les problèmes suivants:

Les LLM hallucinent ce qui signifie que leurs prédictions contiennent souvent des erreurs.
Les LLM consomment énormément de ressources de calcul et d'électricité. L'entraînement de LLM sur des ensembles de données plus volumineux réduit généralement la quantité de ressources requise pour l'inférence, même si l'entraînement plus large des ensembles de données entraînent davantage de ressources d'entraînement.
Comme tous les modèles de ML, les LLM peuvent présenter toutes sortes de biais.

Exercice: tester vos connaissances

Supposons qu'un modèle Transformer soit entraîné sur un milliard de documents, y compris des milliers de documents contenant au moins une instance du mot elephant : Parmi les affirmations suivantes, lesquelles sont probablement vraies ?

Les acacias, qui occupent une place importante dans l'alimentation des éléphants, progressivement un score d'auto-attention élevé avec le mot elephant :

Oui, et cela permettra au modèle Transformer de répondre aux questions concernant le régime alimentaire d'un éléphant.

Le transformateur associe le mot éléphant à différentes idiomes contenant le mot elephant ;

Oui, le système commencera à attribuer des scores d'auto-attention élevés entre le mot éléphant et d'autres mots présents dans idiomes des éléphants.

Le modèle Transformer apprend progressivement à ignorer les expressions sarcastiques certaines utilisations ironiques du mot éléphant dans les données d'entraînement.

Des modèles Transformer suffisamment grands entraînés sur une couche sont devenus très aptes à reconnaître le sarcasme, l'humour, et de l'ironie. Ainsi, plutôt que d'ignorer le sarcasme et l'ironie, Transformer apprend grâce à ses données.

Introduction: Qu'est-ce qu'un modèle de langage ? (10 min)

Affinage, distillation et ingénierie des requêtes (10 min)