Au-delà de la taille : Les architectures qui pilotent le grand modèle de Mistral

Dr. James Liu

La sortie du grand modèle de langage de Mistral AI a suscité un intérêt considérable dans le domaine de l’intelligence artificielle, avec de nombreuses questions sur ce qui distingue particulièrement ce modèle outre sa taille [1]. Bien que la taille du modèle soit indiscutablement importante, elle n’est pas le seul facteur déterminant les performances et les capacités. Dans cette analyse approfondie, nous examinons les architectures avancées et les techniques d’apprentissage qui pilotent le grand modèle de Mistral.

Introduction

Les grands modèles de langage (LLMs) ont révolutionné les tâches de traitement du langage naturel, démontrant des capacités impressionnantes en matière de compréhension, de génération et d’interaction avec le langage humain. Cependant, à mesure que la taille augmente, ainsi que les préoccupations concernant l’efficacité computationnelle, l’utilisation des ressources et les potentiels dommages. Cet article examine les choix architecturaux, les techniques d’échelle, les méthodes d’apprentissage et les mesures de sécurité employés par Mistral AI pour créer leur grand modèle de pointe.

Architecture Transformer Avancée

Au cœur du modèle de Mistral se trouve l’architecture transformer introduite par Vaswani et ses collègues [2]. Le transformer repose sur des mécanismes d’attention auto pour pondérer l’importance des jetons d’entrée les uns par rapport aux autres, permettant ainsi de capturer les dépendances à longue portée dans les séquences. Cependant, Mistral AI a apporté plusieurs améliorations à cette architecture standard.

Amélioration de l’Attention Auto

Le modèle de Mistral utilise une variante du mécanisme d’attention auto multi-tête d’origine, avec 32 têtes d’attention [1]. Cette augmentation par rapport aux huit têtes typiques permet au modèle de capturer une gamme plus large de dépendances entre les jetons. De plus, Mistral utilise l’incorporation de position rotative (RoPE) au lieu de l’encodage de position standard, offrant des propriétés de symétrie rotationnelle améliorées qui améliorent les performances dans des tâches comme la raison arithmétique et le codage [3].

Réseaux Feed-Forward avec Porte

En plus des améliorations dans l’attention auto, le modèle de Mistral incorpore des réseaux feed-forward avec porte (GFFN). Les réseaux feed-forward traditionnels appliquent une transformation linéaire unique suivie d’une fonction d’activation. En revanche, les GFFN utilisent deux transformations linéaires distinctes et emploient des mécanismes de porte inspirés des cellules LSTM pour contrôler le flux d’informations [4]. Cette modification permet au modèle de porter une attention sélective sur différentes parties de son état caché, améliorant ainsi la capacité de représentation.

Techniques d’Échelle de Mistral

Pour atteindre des tailles de modèles importantes, Mistral AI utilise plusieurs techniques d’échelle. Leur plus grand modèle, Mixtral 8x7B, atteint une taille d’environ 12 milliards de paramètres [1]. Cette section explore comment Mistral équilibre la taille du modèle avec l’efficacité computationnelle.

Échelle de la Dimension Cachée

L’une des techniques clés utilisées par Mistral est l’augmentation de la taille de la dimension cachée. Le modèle Mixtral 8x7B utilise une dimension cachée de 6080, plus du double de celle des modèles populaires comme OPT-1.3B et LLaMA [5]. Cet échelle permet une capacité de représentation accrue et des performances améliorées dans diverses tâches.

Échelle des Têtes d’Attention

Comme mentionné précédemment, le modèle de Mistral comporte 32 têtes d’attention – quatre fois plus que celles généralement utilisées dans les grands modèles de langage. Cette augmentation permet au modèle de capturer une plus grande variété de dépendances entre les jetons d’entrée, améliorant ainsi ses capacités de compréhension et de génération [1].

Échelle des Couches

Un autre aspect crucial de l’échelle est l’augmentation du nombre de couches dans le modèle. Le modèle Mixtral 8x7B comprend 32 couches transformateur, permettant un traitement d’informations plus profond et une meilleure apprentissage de la représentation [1]. Cependant, il convient de noter que l’augmentation excessive du nombre de couches peut entraîner des retours décroissants et peut ne pas améliorer significativement les performances [6].

Échelle Efficace avec le Mixage des Experts (MoE)

Pour équilibrer l’efficacité computationnelle avec la taille du modèle, Mistral utilise une approche de mixage des experts (MoE). Dans cette technique, chaque jeton d’entrée est traité par plusieurs modèles plus petits (experts), qui sont ensuite combinés pour produire la sortie finale [7]. Cette méthode permet à Mistral de créer des grands modèles sans augmentation significative des ressources computationnelles.

Apprentissage par Rétroaction Humaine Renforcée (RLHF)

Mistral AI utilise l’apprentissage par rétroaction humaine renforcée (RLHF) comme composant critique de son processus d’apprentissage. Le RLHF aligne le modèle avec les préférences humaines en utilisant la rétroaction humaine pour guider le processus d’optimisation [8]. Dans l’implémentation de Mistral, les formateurs humains fournissent une rétroaction sur les sorties générées, et le modèle ajuste ses paramètres en conséquence grâce aux mises à jour du gradient de politique.

Cette approche présente plusieurs avantages par rapport aux méthodes d’apprentissage supervisé traditionnelles :

  1. Indépendant de la tâche : Le RLHF peut être appliqué dans une large gamme de tâches sans nécessiter de données ou d’étiquettes spécifiques à la tâche.
  2. Alignement explicite des préférences : En incorporant directement la rétroaction humaine, le RLHF aide à s’assurer que les sorties du modèle sont alignées sur les valeurs et les préférences humaines.
  3. Exploration efficace : Le RLHF permet au modèle d’explorer différents espaces de sortie plus efficacement en se concentrant sur l’amélioration des aspects souhaités en fonction de la rétroaction humaine.

Les comparaisons entre les modèles formés à l’aide du RLHF et d’autres méthodes ont montré que le RLHF entraîne une meilleure performance, surtout dans les tâches impliquant l’alignement des préférences de l’utilisateur [9].

Distillation des Connaissances et Ajustement Fin

Mistral AI utilise des techniques de distillation des connaissances pour créer ses grands modèles. La distillation des connaissances consiste à former un modèle étudiant plus petit pour imiter le comportement d’un modèle enseignant plus grand [10]. En procédant ainsi, Mistral peut créer des versions plus efficaces sur le plan computationnel de son grand modèle.

De plus, Mistral utilise l’ajustement fin pour adapter son modèle à des tâches spécifiques. L’ajustement fin consiste à prendre un modèle pré-entraîné et à l’ajuster sur un ensemble de données spécifique pour une tâche donnée [11]. Cette approche permet au modèle de mieux comprendre les nuances du langage liées à la tâche spécifique.

Mesures de Sécurité

Mistral AI accorde une grande importance à la sécurité des modèles de langage. Pour cela, ils utilisent des techniques telles que l’évaluation de la toxicité du langage pour détecter et atténuer le contenu potentiellement préjudiciable [16]. De plus, ils appliquent des contraintes sur les sorties du modèle pour éviter les générations excessivement longues ou incohérentes.

En combinant ces mesures de sécurité avec leurs avancées en matière darchitectures et techniques d’apprentissage, Mistral AI cherche à fournir un grand modèle de langage sûr et efficace.

Conclusion

Le grand modèle de langage de Mistral est le résultat d’un effort considérable pour équilibrer la taille du modèle avec l’efficacité computationnelle, tout en maintenant une performance élevée. Les avancées architecturales telles que les améliorations de l’attention auto et les réseaux feed-forward avec porte permettent au modèle de capturer des dépendances à longue portée et d’améliorer sa capacité de représentation. Les techniques d’échelle comme l’augmentation de la dimension cachée et le mixage des experts (MoE) permettent au modèle de rester efficace malgré sa taille importante. Enfin, les mesures de sécurité telles que l’évaluation de la toxicité du langage assurent que le modèle est sûr et approprié pour une utilisation en production.

En combinant toutes ces avancées, Mistral AI a créé un grand modèle de langage qui offre des performances élevées tout en étant efficace sur le plan computationnel et sécurisé.