Le grand modèle de Mistral : une plongée approfondie dans la transparence, les données d’entraînement et les biais

Maria Rodriguez

Mis à jour le : 12 avril 2023

La sortie du grand modèle de langage de Mistral AI a suscité un intérêt considérable au sein de la communauté technologique. Avec sa promesse d’innovation open source, il est crucial d’examiner les rouages internes de ce modèle, en particulier en ce qui concerne la transparence, les données d’entraînement et les biais potentiels. Cet article vise à fournir une compréhension approfondie du grand modèle de langage (LLM) de Mistral en examinant son processus d’entraînement, ses sources de données et les considérations éthiques.

Comprendre les grands modèles de langage de Mistral

Le LLM de Mistral AI est un modèle transformer-based avec 12 milliards de paramètres [1]. Il est conçu pour comprendre et générer un texte similaire à celui d’un humain en fonction des invites d’entrée. La taille du modèle lui permet de capturer des nuances linguistiques complexes et de mieux comprendre le contexte que les modèles plus petits.

Le processus d’entraînement de Mistral : un examen approfondi

Mistral a entraîné son LLM au moyen d’un processus impliquant à la fois des données publiques et des ensembles de données propriétaires [2]. Selon le communiqué de presse officiel, le processus d’entraînement s’est déroulé en deux phases principales :

  1. Pré-entraînement : Mistral a utilisé une quantité massive de données textuelles issues d’Internet, totalisant approximativement 3 téraoctets (estimation officieuse) [DATA NEEDED]. Cette phase aide le modèle à apprendre les schémas linguistiques et à comprendre le contexte.
  2. Affinage : Après le pré-entraînement, le modèle a été affiné à l’aide d’ensembles de données publics tels que Wikipedia et des données propriétaires provenant des propres applications de Mistral AI. Cette étape améliore les performances du modèle pour des tâches spécifiques pertinentes aux services de Mistral [2].

Les données derrière les modèles de Mistral : sources et statistiques

Sources

Mistral AI a été transparent quant à certaines de ses sources de données, mais l’étendue totale n’est pas publique [2]. Les sources connues comprennent :

  • Common Crawl : un ensemble de données public contenant une capture instantanée d’Internet crawlée par la Common Crawl Foundation.
  • Wikipédia : les articles de Wikipédia sont utilisés à des fins d’entraînement et d’évaluation.
  • Données propriétaires : Mistral AI a également utilisé des données internes provenant de ses propres applications pour affiner le modèle [2].

Statistiques

Bien que des statistiques précises concernant la taille et la composition de l’ensemble de données ne soient pas disponibles publiquement, nous savons que :

  • L’ensemble de données utilisé pour le pré-entraînement est d’environ 3 téraoctets (estimation officieuse) [DATA NEEDED].
  • Les ensembles de données d’affinage se composent à la fois de données publiques (telles que Wikipedia) et de données propriétaires provenant des applications de Mistral AI.
  • Le modèle a été entraîné sur une gamme diversifiée de langues, avec une concentration sur l’anglais et d’autres langues largement parlées [2].

Les biais potentiels dans les modèles de Mistral : identification et mitigation

Identification

Les grands modèles de langage peuvent involontairement propager les biais présents dans leurs données d’entraînement. Pour identifier les biais potentiels dans le LLM de Mistral :

  • Évaluer les stéréotypes : tester les réponses du modèle à des invites contenant des stéréotypes concernant différents groupes (par exemple, le sexe, la race, la religion) [1].
  • Analyser les associations de mots : vérifier les associations de mots biaisés en mesurant la similarité cosinus entre les mots ou les phrases.
  • Utiliser des référentiels de débiasage : comparer les performances du modèle sur des tâches de débiasage conçues pour identifier et atténuer les biais.

Mitigation

Mistral AI a pris des mesures pour atténuer les biais potentiels dans son LLM :

  • Techniques de débiasage : pendant l’entraînement, ils ont appliqué des techniques de débiasage telles que l’apprentissage adversarial et la réévaluation des fonctions de perte pour réduire le biais [2].
  • Ensembles de données diversifiés : en incluant des sources de données et des langues diversifiées, Mistral vise à minimiser les biais provenant de ensembles de données homogènes ou biaisés.
  • Améliorations itératives : l’évaluation et l’amélioration continues basées sur les retours d’utilisateurs et les considérations éthiques peuvent aider à réduire les biais au fil du temps.

Transparence et responsabilité : comment l’open source aide

Mistral AI a publié son LLM sous licence open source, permettant une plus grande surveillance et responsabilité [2]. Cette transparence permet :

  • Évaluation indépendante : Les chercheurs et les utilisateurs peuvent évaluer indépendamment les performances, les biais et les limitations du modèle.
  • Contributions de la communauté : Les licences open source encouragent les collaborations et les améliorations provenant de la communauté.
  • Reproductibilité : En rendant le processus d’entraînement et les sources de données clairs, Mistral permet à d’autres de reproduire ou de construire sur leur travail.

Considérations éthiques et orientations futures

Considérations éthiques

Bien que les modèles open source tels que celui de Mistral offrent de nombreux avantages, ils soulèvent également des préoccupations éthiques :

  • Misinformation : Les grands modèles de langage peuvent générer des informations convaincantes mais fausses, posant des défis dans la lutte contre la désinformation [1].
  • Préoccupations relatives à la vie privée : L’entraînement sur de vastes quantités de données d’Internet peut involontairement exposer des informations sensibles sur les utilisateurs.
  • Amplification du biais : Si elles ne sont pas correctement traitées, les biais dans les données d’entraînement pourraient être amplifiés par le modèle.

Orientations futures

Pour abord