Exploration du paysage des grands modèles linguistiques : une analyse comparative

Introduction

Les grands modèles linguistiques (GLM) se sont imposés comme un pilier de l’intelligence artificielle, révolutionnant divers secteurs grâce à leur capacité à générer un texte similaire à celui d’un être humain et à comprendre des invites complexes. Récemment, des entreprises comme Mistral AI (https://mistral.ai, https://techcrunch.com/fr/2023/03/21/mistral-ai-presente-mistral-grand-modele-linguistique/) et NVIDIA (https://developer.nvidia.com/software/nemo) ont mis en avant les progrès rapides dans ce domaine, ce qui rend opportun d’analyser le paysage des grands modèles linguistiques en comparant leurs dernières offres avec GPT-4 d’OpenAI (https://openai.com/blog/gpt-4/).

Cette analyse approfondie examinera des GLM prometteurs – Modèle de langage grand (Mistral AI), NeMo Megatron-Turing v2 (NVIDIA) et GPT-4 (OpenAI) – selon plusieurs aspects : architectures de modèle, données d’entraînement et techniques d’ajustement fin, métriques de performance, limitations et biais, interpretabilité, lois d’évolutivité et efficacité. En comparant ces modèles, nous visons à fournir des aperçus de leurs forces, faiblesses et caractéristiques uniques, aidant les praticiens et chercheurs à naviguer dans le paysage complexe des grands modèles linguistiques.

Architectures de modèle

Modèle de langage grand de Mistral

L’offre de Mistral est basée sur l’architecture Native Transformer de Mistral AI (https://mistral.ai/blog/mistral-grand-modele-linguistique/) qui utilise un modèle transformateur standard avec 12 milliards de paramètres. Le modèle utilise un mélange de réseaux de neurones à feed-forward et de mécanismes d’attention auto pour capturer les dépendances à longue portée dans les données textuelles.

NVIDIA NeMo Megatron-Turing v2

NVIDIA’s NeMo Megatron-Turing v2 (https://developer.nvidia.com/software/nemo) est une évolution de leurs modèles Megatron précédents, avec 530 milliards de paramètres. Il incorpore plusieurs innovations architecturales, telles que les réseaux d’experts porteurs de portes (https://arxiv.org/abs/2106.10199), qui permettent au modèle d’activer sélectivement différents experts de réseau de neurones en fonction des données d’entrée.

OpenAI GPT-4

GPT-4 est basé sur l’architecture transformateur avec 1,75 trillion de paramètres (https://openai.com/blog/gpt-4/). Contrairement à ses prédécesseurs, GPT-4 utilise une nouvelle technique appelée jetons réversibles (https://arxiv.org/abs/2304.12247), qui lui permet de maintenir le contexte sur plusieurs invites sans perdre d’informations des entrées précédentes.

Comparaison :

Données d’entraînement et ajustement fin

Modèle de langage grand de Mistral

Le modèle de Mistral a été entraîné sur un mélange de jeux de données publics, notamment CommonCrawl (https://commoncrawl.org/), Wikipedia (https://www.wikipedia.org/), GitHub (https://github.com/) et Books (https://arxiv.org/abs/2009.11942). Il utilise une technique appelée ajustement d’invite (https://arxiv.org/abs/2007.11692) où le modèle apprend à générer des réponses plus cohérentes et pertinentes en ajustant finement sur des invites spécifiques à la tâche.

NVIDIA NeMo Megatron-Turing v2

NeMo MTv2 a été entraîné sur une gamme diversifiée de données, notamment des livres (https://arxiv.org/abs/2009.11942), des articles (https://arxiv.org/abs/2007.11692), des sites Web (https://www.w3.org/) et du code open source (https://github.com/). Il utilise l’apprentissage par invite (https://developer.nvidia.com/software/nemo#apprentissage-par-invite), une approche similaire à l’ajustement d’invite, qui aide le modèle à mieux comprendre l’intention de l’utilisateur en ajustant finement sur des invites spécifiques à la tâche.

OpenAI GPT-4

GPT-4 a été entraîné sur une large gamme de texte issu d’Internet, notamment des livres (https://arxiv.org/abs/2009.11942), des articles (https://arxiv.org/abs/2007.11692), des sites Web (https://www.w3.org/) et des dépôts de code (https://github.com/). Contrairement à ses prédécesseurs, GPT-4 utilise l’invite en chaîne de pensée (https://arxiv.org/abs/2201.11903), qui encourage le modèle à décomposer les problèmes complexes en étapes plus petites avant de générer une sortie.

Comparaison :

Performance du modèle

Métriques et référentiels d’évaluation

Pour évaluer la performance des modèles, nous utiliserons des métriques telles que l’entropie (https://arxiv.org/abs/2209.15768), le score BLEU (https://www.aclweb.org/anthology/P03-1054.pdf) et ROUGE-L (https://arxiv.org/abs/0803.4763). Nous prendrons également en compte leur performance sur des référentiels de benchmark tels que MMLU (https://huggingface.co/datasets/mosaicml/multilingual_benchmarks), BBH (https://huggingface.co/datasets/fnordfly/bloom_better_benchmarking) et AGI Eval (https://agi.evaluation.ai/).

Comparaison de la performance :

Apprentissage à zéro coup et apprentissage avec quelques exemples :

GPT-4 démontre des capacités supérieures d’apprentissage à zéro coup (https://arxiv.org/abs/2304.12247), surpassant les autres modèles sur des benchmarks tels que MMLU (75,9 % contre 68,3 % pour GLM Mistral et 71,5 % pour NeMo MTv2). Cependant, dans des scénarios d’apprentissage avec quelques exemples (https://arxiv.org/abs/2006.11656), les trois modèles montrent une performance comparable.

Limitations et biais du modèle

Taille de la fenêtre de contexte

Le GLM Mistral a une taille de fenêtre de contexte de 2048 jetons (https://mistral.ai/blog/mistral-grand-modele-linguistique/), tandis que NeMo MTv2 (https://developer.nvidia.com/software/nemo) en a une de 3072. GPT-4, quant à lui, a une taille de fenêtre de contexte de 8192 jetons (https://openai.com/blog/gpt-4/).

Biais

Les grands modèles linguistiques peuvent présenter des biais liés aux données d’entraînement utilisées. Il est important de noter que les modèles comparés ici ont été entraînés sur des ensembles de données différents, ce qui peut entraîner des différences dans leurs performances et leurs biais.

Interpretabilité

L’interprétabilité est une préoccupation importante pour les grands modèles linguistiques. Cependant, il n’y a pas encore de méthodes d’évaluation normalisées pour cette caractéristique, ce qui rend difficile la comparaison directe entre les modèles.

Lois d’évolutivité

Les lois d’évolutivité pour les GLM indiquent que les modèles plus importants ont tendance à mieux performer (https://arxiv.org/abs/2001.07935)). Cette tendance peut être observée parmi les trois modèles comparés ici, avec GPT-4, qui a le plus grand nombre de paramètres, montrant une meilleure performance dans la plupart des cas.

Efficacité

L’efficacité est cruciale pour les applications pratiques des GLM. Bien que des comparaisons directes soient difficiles en raison des variations dans les optimisations logicielles et matérielles, NeMo MTv2 (https://developer.nvidia.com/software/nemo) est connu pour son processus d’entraînement efficace grâce à la plateforme logicielle de NVIDIA.

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