Guillaume Lample, Cofondateur et Chief Scientist chez Mistral AI, partage son expertise sur l'entraînement des modèles de langage. Il discute des défis techniques et des ressources nécessaires pour créer des LLM performants. Étonnamment, il révèle des découvertes inattendues durant le processus d'entraînement. Lample aborde aussi l'importance du fine-tuning et ses implications sur la précision des réponses générées. Enfin, il présente le nouveau modèle de Mistral AI, qui promet des avancées majeures en termes de traitement de séquences.
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insights INSIGHT
Petits modèles, grand potentiel
Entraîner un modèle plus petit pendant très longtemps améliore considérablement ses performances.
Le modèle LAMA 13 milliards surpassait le modèle initial d'OpenAI malgré sa taille réduite.
volunteer_activism ADVICE
Privilégier la location GPU
Louez les serveurs GPU plutôt que de les acheter pour réduire la complexité et les risques.
Mistral AI et d'autres utilisent des cloud providers pour l'entraînement de leurs modèles.
question_answer ANECDOTE
Fuite contrôlée du modèle LAMA
Le modèle LAMA a été initialement distribué uniquement aux chercheurs validés par Facebook.
Un chercheur l'a partagé sur un torrent, entraînant une diffusion massive et un vif intérêt de la communauté.
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Guillaume Lample, Cofounder & Chief Scientist chez Mistral AI est l’invité de l’épisode 33 de Data Driven 101. Mistral AI entraîne des modèles de langues à destination des entreprises avec un accès open source. Il nous explique notamment :
les difficultés et subtilités pour entraîner un LLM
les découvertes inattendues faites sur le chemin
les caractéristiques de leur premier modèle à destination du grand public
🔑 MOTS CLÉS
Dataset : un ensemble de données utilisé pour entraîner un modèle d'apprentissage automatique.
Token : un morceau de mot utilisé pour entraîner un modèle de langage. Un mot peut être découpé en plusieurs tokens.
Embedding : une représentation vectorielle d'un mot ou d'une phrase utilisée pour entraîner un modèle de langage.
Open source : un logiciel dont le code source est disponible pour tout le monde et peut être modifié et distribué librement.
Fine-tuning : une technique d'entraînement de modèles de langage qui consiste à ajuster un modèle pré-entraîné sur un ensemble de données spécifique à une tâche donnée.
NLP (Natural Language Processing) : un domaine de l'informatique qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain.
Intelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en français 