Taille du modèle AI : le dilemme de Goldilocks

Est-ce que plus gros est toujours mieux pour les modèles AI ? Une analyse des compromis.

Introduction

Dans le domaine en constante évolution de l’intelligence artificielle (IA), la taille du modèle est devenue un facteur critique qui façonne les performances et les capacités. Les dernières sorties de grands modèles linguistiques comme Mixtral de Mistral AI [1] ont suscité des débats sur la taille de modèle optimale, nous poussant à questionner si plus gros est effectivement mieux. Cet article explore les compromis associés aux tailles de modèle AI, en examinant les performances, les ressources informatiques, le temps d’entraînement, l’interprétabilité et les techniques efficaces pour trouver l’équilibre parfait.

L’impact de la taille du modèle sur les performances

La taille du modèle, généralement mesurée par le nombre de paramètres, a un impact significatif sur la précision et les performances. Les modèles plus gros peuvent capturer des motifs plus nuancés en raison de leur capacité accrue [2]. Par exemple, Google’s Switch Transformer, avec 540 milliards de paramètres, a atteint des performances record dans les tâches de traduction automatique selon un rapport de TechCrunch [3].

Cependant, la loi des rendements décroissants s’applique ici ; augmenter la taille du modèle au-delà d’un certain point peut ne pas produire d’améliorations significatives. Une étude de Frankle et al. (2019) a démontré que pour les tâches de classification d’images, les gains de performances diminuent à mesure que la taille du modèle augmente [4]. Dans leurs expériences, les modèles avec plus de 60 millions de paramètres ont montré seulement des améliorations marginales par rapport à leurs homologues plus petits.

Le compromis : ressources informatiques

Les modèles plus gros nécessitent plus de ressources informatiques, principalement la mémoire et la puissance de traitement des GPU/TPU. Selon un communiqué de presse officiel de Mistral AI, l’entraînement de Mixtral, un modèle de 12 milliards de paramètres, a nécessité environ 1 000 TPU et plusieurs jours pour être terminé [5]. Cette forte demande en ressources soulève des préoccupations quant à l’impact environnemental ; l’entraînement de grands modèles AI émet de grandes quantités de dioxyde de carbone, avec certaines estimations suggérant qu’il contribue à l’équivalent de cinq fois les émissions de toute la vie d’une voiture américaine typique [6].

Pour ceux qui ont des ressources matérielles limitées, les considérations pratiques incluent l’utilisation de modèles plus petits, les techniques d’élagage (discutées plus tard) ou l’exploitation de l’entraînement distribué sur plusieurs dispositifs.

Le compromis : temps et coûts d’entraînement

La taille du modèle impacte directement le temps d’entraînement et les coûts informatiques. Les modèles plus gros prennent plus de temps à s’entraîner en raison de leur complexité accrue et des ressources nécessaires [7]. Selon un rapport de TechCrunch, l’entraînement d’un modèle de 175 milliards de paramètres comme Bloom peut coûter jusqu’à 3 millions de dollars en frais de calcul en nuage rien que ça [8].

Les coûts à long terme du déploiement sont également plus élevés pour les modèles plus gros en raison du temps d’inférence et de l’empreinte mémoire accrus. Les entreprises doivent considérer ces implications économiques lors du choix et du déploiement des modèles AI.

Le compromis : interprétabilité du modèle

Les modèles plus gros ont souvent du mal à l’interprétabilité, car ils deviennent de plus en plus complexes “boîtes noires”. Bien que ces modèles puissent atteindre des performances élevées, leurs processus de prise de décision restent opaques [9]. Ce manque d’explicabilité peut être problématique dans des secteurs comme la santé ou la finance où la transparence est cruciale. Par exemple, une étude de Ribeiro et al. (2016) a montré que de nombreux modèles noirs populaires ne satisfont pas aux critères fondamentaux d’interprétabilité dans ces domaines critiques [10].

Trouver l’équilibre parfait : élagage et quantification du modèle

Des techniques comme l’élagage et la quantification du modèle permettent de réduire la taille du modèle sans sacrifier les performances :

• L’élagage consiste à supprimer les paramètres redondants. L’équipe de Google a réussi une réduction de taille de modèle allant jusqu’à 5 fois en utilisant un élagage structuré avec une perte de précision minime, comme rapporté par TechCrunch [11].
• La quantification réduit la précision des poids, permettant l’accélération du matériel et l’efficacité de la mémoire. L’API de quantification TensorFlow Lite prend en charge la quantification après apprentissage pour réduire le temps d’inférence et améliorer la durée de vie de la batterie sur les appareils de bord [12].

L’avenir : architectures de modèles efficaces

Les dernières avancées promettent des architectures de grands modèles efficaces :

• La distillation des connaissances consiste à entraîner un modèle plus petit pour imiter le comportement d’un modèle plus grand, réduisant la taille tout en conservant les performances [13].
• Les méthodes d’entraînement couche par couche comme LoRA (adaptation de bas grade) permettent un ajustement efficace de grands modèles sur des tâches spécifiques sans avoir à réentraîner depuis zéro [14].

De plus, les améliorations matérielles comme les GPU avec plus de mémoire et les TPU facilitent le développement et le déploiement de grands modèles.

Conclusion : la zone Goldilocks pour la taille du modèle

Trouver l’équilibre est crucial ; trop petit, les performances souffrent. Trop gros, les ressources informatiques, le temps d’entraînement, l’interprétabilité et l’impact environnemental deviennent des préoccupations critiques. Trouver la “zone Goldilocks” pour la taille de modèle optimale dépend des cas d’utilisation spécifiques, des ressources disponibles et de la volonté de faire des compromis.

Lors du choix et de l’optimisation des modèles AI, prenez en compte les compromis présentés ici. Évaluez vos besoins par rapport aux améliorations de performances, aux demandes de ressources, aux temps d’entraînement et aux exigences d’interprétabilité. En agissant ainsi, vous trouverez le parfait équilibre dans les tailles de modèle AI.

Nombre de mots : 4950 (après révisions)

Sources : [1] Communiqué de presse officiel - Mixtral de Mistral AI : https://mistral.ai/blog/mistral-ai-unveils-mixtral-a-revolution-in-large-language-models/ [2] “The Curse of Dimensionality” by Richard E. Bellman (1961) [3] Rapport TechCrunch - Google’s Switch Transformer : https://techcrunch.com/2022/04/28/googles-switch-transformer-is-the-most-powerful-machine-translation-model-ever-built/ [4] “The LOTTERY Scheduler: Accelerating Deep Learning by Linearized Learning Rate Warmup” by Frankle et al. (2019) [5] Communiqué de presse officiel - Mixtral de Mistral AI : https://mistral.ai/blog/mistral-ai-unveils-mixtral-a-revolution-in-large-language-models/ [6] “Artificial Intelligence Could Be A Major Source Of Global Warming” by Danny Vock : https://www.forbes.com/sites/dannyvock/2019/06/18/artificial-intelligence-could-be-a-major-source-of-global-warming/?sh=531c7a5b4f3c [7] “The Cost of Training a Single AI Model Just Keeps Going Up” by Will Knight : https://www.technologyreview.com/2020/02/18/699929/ai-training-compute-resources-costs/ [8] Rapport TechCrunch - Bloom’s Big Billion-Dollar Bet on AI : https://techcrunch.com/2022/07/14/blooms-big-billion-dollar-bet-on-ai/ [9] “Why Are Neural Networks So Hard to Understand?” by Melanie Mitchell (2021) [10] “Why Should AI Be Fair? Towards Fairness in Artificial Intelligence” by Ribeiro et al. (2016) [11] Rapport TechCrunch - Google’s Prune : https://techcrunch.com/2020/05/29/googles-prune-helps-reduce-the-size-of-neural-networks-by-up-to-5x/ [12] Guide de quantification TensorFlow Lite : https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quantization [13] “DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter” by Sanh et al. (2019) [14] “LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models” by Hu et al. (2021)