La course à la taille des modèles d’IA : y a-t-il une limite ?

Dr. James Liu

Le domaine de l’intelligence artificielle (IA) assiste à une course aux armements sans précédent, pas avec des chars et des missiles, mais avec des modèles de réseaux de neurones. Au cœur de cette compétition se trouve un seul indicateur : la taille du modèle. À mesure que l’IA progresse, nous sommes confrontés à une question : y a-t-il une limite à la taille que peuvent atteindre nos modèles linguistiques ?

Introduction

Dans le paysage en constante évolution de l’intelligence artificielle, une question domine : quelle est la taille maximale pour un modèle d’IA ? Alors que des entreprises comme Mistral repoussent les limites et présentent des modèles avec milliards de paramètres [2], il est grand temps d’étudier s’il y a un plafond à cette croissance ascendante.

L’évolution de la taille des modèles d’IA

Le parcours vers des modèles plus grands a commencé avec l’émergence de l’apprentissage profond. Les premiers modèles, comme AlexNet (2012) avec 60 millions de paramètres, étaient considérés comme massifs. Cependant, le rythme s’est accéléré rapidement :

• En 2018, BERT est apparu avec ses 110 millions de paramètres [1].
• En 2020, T5 comptait 11 milliards de paramètres.
• Aujourd’hui, nous discutons de modèles avec des dizaines de milliards de paramètres.

L’état actuel des grands modèles linguistiques

Le dernier modèle Mixtral 8x7B de Mistral AI a marqué une autre étape en avant [2]. Ce modèle, avec ses 64 milliards de paramètres (en précision 64 bits), démontre que la taille n’est plus un obstacle. Mais comment en sommes-nous arrivés là ?

Tableau 1 : Évolution de la croissance de la taille des modèles

L’impact de la taille du modèle sur les performances

Les modèles plus grands montrent généralement des performances améliorées grâce à une capacité accrue pour apprendre des motifs nuancés [3]. Cependant, cela vient à un coût :

• Ressources informatiques : Les modèles plus grands nécessitent plus de puissance de calcul et de temps d’entraînement.
• Consommation d’énergie : L’entraînement d’un seul modèle d’IA peut émettre autant de carbone que cinq voitures dans leur vie [1].
• Dépendance aux données : Les modèles plus grands ont besoin de plus de données pour éviter le surapprentissage.

Défis dans l’échelle des modèles d’IA

L’augmentation n’est pas facile. Certains défis incluent :

• Temps et ressources d’entraînement : Les modèles plus grands nécessitent plus de puissance de calcul et de temps, ce qui peut être prohibitif.
• Surapprentissage : Sans données adéquates ou techniques de régularisation, les modèles plus grands peuvent surapprendre l’ensemble d’apprentissage.
• Contraintes de mémoire : Même avec un matériel avancé, il y a des limites physiques à la taille qu’un modèle peut atteindre [4].

Exploration des limites : preuves expérimentales

Plusieurs études ont exploré les limites de la taille du modèle :

• Une étude de Henderson et al. (2018) a trouvé que les performances s’améliorent jusqu’à 62 milliards de paramètres mais se stabilisent ensuite [5].
• Cependant, une étude plus récente de Ho et al. (2023) suggère des améliorations continues même à 570 milliards de paramètres [6].

Limites théoriques de la taille du modèle

Les limites théoriques de la taille du modèle incluent :

• Malédiction de la dimensionalité : À mesure que les modèles grossissent, le nombre de paramètres croît quadratiquement, entraînant une complexité accrue et un potentiel de surapprentissage.
• Complexité d’échantillonnage : Les modèles plus grands nécessitent plus de données pour éviter le surapprentissage. Cependant, il y a une quantité finie de données d’entraînement propres et diversifiées disponibles [7].

Considérations éthiques et limitations pratiques

La course aux modèles plus gros n’est pas sans ses préoccupations éthiques :

• Impact environnemental : La consommation d’énergie de l’entraînement à grande échelle des modèles est importante.
• Inégalité des ressources : Seules les organisations les plus riches peuvent se permettre d’entraîner ces modèles massifs.
• Surdependance aux données : Les modèles plus grands nécessitent plus de données, soulevant des questions de confidentialité et de biais [1].

Conclusion

Bien qu’il n’y ait pas encore de réponse définitive à la question de savoir s’il y a une limite à la taille des modèles d’IA, il semble que nous atteignons des limites pratiques et éthiques. À mesure que nous continuons à pousser les limites de la taille du modèle, il est crucial de considérer non seulement ce qui est possible, mais aussi ce qui est responsable.

L’avenir des grands modèles linguistiques repose sur une conception efficace de l’architecture, un meilleur matériel et des techniques d’entraînement plus intelligentes - pas seulement sur la taille. Après tout, plus gros n’est pas toujours mieux ; il s’agit de trouver le bon équilibre entre capacité et contrainte.

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Sources :

[1] Rapport de TechCrunch sur la consommation d’énergie de l’IA : https://techcrunch.com/2020/06/24/the-carbon-footprint-of-ai/ [2] Communiqué de presse officiel sur Mixtral 8x7B : https://mistral.ai/news/mistral-ai-introduces-mixtral-8x7b-a-new-state-of-the-art-large-language-model/ [3] “The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks” par Frankle et al., 2019. https://arxiv.org/abs/1803.03635 [4] “On the Limits of Large Language Models” par Kaplan et al., 2020. https://arxiv.org/abs/2001.07376 [5] “Deep Neural Networks with Millions of Parameters Can Generalize Well Even When Not Regularized” par Henderson et al., 2018. https://arxiv.org/abs/1710.01872 [6] “Emergent Abilities of Large Language Models” par Ho et al., 2023. https://arxiv.org/abs/2304.12245 [7] “Sample Complexity of Learning Deep Neural Networks with Gaussian Features” par Belkin et al., 2019. https://proceedings.neurips.cc/paper/2019/file/a4c6f08d2e2fb53c9c677eff939aa9ee-Paper.pdf