Améliorer les modèles de langue avec des retours

Les grands Modèles de langage (LLMs) sont comme des potes bavards qui oublient parfois les règles d'un jeu. Ils peuvent écrire des histoires, répondre à des questions et même inventer des blagues, mais quand on leur demande de suivre des règles spécifiques, ils peuvent se planter. Par exemple, si tu leur demandes d'écrire une phrase avec exactement six mots, ils pourraient accidentellement en glisser sept ou huit.

Récemment, des chercheurs ont découvert que quand les LLMs reçoivent des retours sur leurs erreurs – un peu comme quand ton pote te dit que tu ne joues pas bien – ils peuvent apprendre et s'Améliorer. Cet article parle d'une nouvelle méthode appelée CORGI, qui aide ces amis bavards à progresser en utilisant les retours de manière intelligente.

#Quel est le plan ?

Imagine que tu as un carnet magique qui n'accepte que des histoires qui respectent certaines règles. Si ton histoire est trop longue ou trop courte, le carnet te fait un thumbs down. Et si on apprenait à nos potes bavards à utiliser ces signaux de thumbs up et thumbs down pour améliorer leurs récits ? C’est exactement ce qu’on essaie de faire.

On a créé un cadre qui permet à ces modèles d'apprendre des retours quand ils essaient d'écrire quelque chose. En simulant des conversations entre le modèle (le générateur) et un fournisseur de feedback (le critique), on aide le modèle à comprendre comment créer de meilleures réponses.

#Comment ça marche ?

#Les bases

Dans notre approche, on donne au modèle quelques règles – comme "écrire une phrase avec exactement quatre mots." Ensuite, après qu'il ait généré une phrase, le fournisseur de feedback la vérifie. Si le modèle respecte les règles, il reçoit une récompense ou un thumbs up. Sinon, il reçoit des retours sur ses erreurs.

L'objectif est d’entraîner le modèle à prêter attention aux retours qu'il reçoit pendant ces conversations. Le modèle peut interagir avec le feedback plusieurs fois pour peaufiner ses réponses, ce qui peut vraiment faire la différence dans sa capacité à raconter des histoires.

#La méthode CORGI

On a nommé notre méthode CORGI, qui signifie Controlled Generation with Reinforcement Learning for Guided Interaction. C’est un nom sophistiqué pour une idée simple : utiliser une conversation ludique pour aider les modèles à mieux suivre les règles.

Pendant l'Entraînement, le modèle essaie de générer des réponses en fonction de prompts tout en recevant des retours après chaque tentative. S'il produit quelque chose de génial, il est récompensé. S'il se trompe, il reçoit des conseils sur ce qu'il doit améliorer. Ce feedback est super utile parce que le modèle apprend à adapter ses réponses en fonction de ce qu’il entend.

#Expériences et résultats

#Évaluation de CORGI

On a testé CORGI sur diverses tâches où le modèle devait créer du texte en respectant des règles précises. La partie intéressante ? Le modèle ne s'est pas seulement amélioré lorsqu'il a été formé sur des tâches spécifiques, mais il semblait aussi transférer son apprentissage à des nouvelles tâches qu'il n'avait jamais vues auparavant.

Imagine si tu jouais à un jeu quelques fois et que tu devenais soudainement vraiment bon à un jeu complètement différent ! C'est ce qu'on a découvert avec CORGI. Le modèle a appris une méta-compétence – une compétence sur l'apprentissage des compétences – qui l’a aidé à mieux s’adapter face à de nouveaux défis.

#Le feedback fait la différence

On s'est bien amusés à comparer CORGI avec d'autres modèles. Les résultats ont montré que les modèles formés avec CORGI s'en sortaient beaucoup mieux que ceux qui n'avaient pas eu l'avantage du feedback. C’est comme avoir un coach qui te dit quand tu te trompes, plutôt que de te laisser te débrouiller tout seul !

#Les tâches

On a abordé plusieurs tâches différentes pour voir comment CORGI se comportait. Voici quelques-unes :

#Génération d'avis de sentiment

Dans cette tâche, le modèle devait créer des avis sur des produits basés sur une note étoilée. Si l'avis généré ne correspondait pas aux étoiles requises, le critique expliquait au modèle où il s'était planté. Le feedback a aidé le modèle à produire de meilleurs avis avec le temps.

#Génération d'histoire

En utilisant des prompts d'un dataset, le modèle devait continuer une histoire de manière cohérente. Le feedback l'a aidé à éviter de se répéter ou de perdre le fil de l'histoire. Grâce au critique, les histoires étaient plus passionnantes !

#Regroupement d'étudiants

Dans un autre scénario, le modèle devait regrouper des noms d’étudiants selon leurs préférences. Le critique signalait si des étudiants étaient placés dans les mauvais groupes. Ce feedback a permis au modèle d'apprendre à mieux les regrouper selon leurs goûts et dégoûts déclarés.

#Tâche de Panagramme

Dans ce défi, le modèle devait créer des mots en utilisant un ensemble spécifique de lettres. S'il ne incluait pas toutes les lettres ou s'il faisait n'importe quoi, le critique lui donnait un avertissement. À chaque essai, le modèle apprenait à former de meilleurs mots.

#CommonGen Difficile

Enfin, le modèle devait composer des phrases incluant une longue liste de mots-clés. Le critique l’a aidé à comprendre quels mots-clés manquaient et comment les inclure de manière significative.

#Entraînement du modèle

On a entraîné les LLMs en utilisant l'optimisation de politique proximale (PPO), une méthode d'apprentissage par renforcement qui propulse la capacité du modèle à apprendre grâce aux feedbacks. Ce faisant, il a appris à s'améliorer dans les tâches par essai et erreur.

#Résultats et observations

Quand on a jeté un œil aux résultats de nos expériences, on était super contents de voir que CORGI surpassait les modèles traditionnels. Les leçons tirées du feedback ont vraiment porté leurs fruits.

#Entraînement multitâche et méta-apprentissage

L'approche d'entraînement multitâche a aussi montré des bénéfices clairs. Le modèle s'est mieux débrouillé sur des tâches qu'il n'avait pas spécifiquement entraînées parce qu'il avait appris à s'adapter à de nouvelles règles simplement en comprenant le feedback reçu pendant le processus d'entraînement.

#Limitations

Évidemment, il faut admettre que la méthode CORGI a ses limites. D'une part, elle peut avoir du mal avec des tâches plus longues puisque le feedback fourni est limité en longueur. Elle s'assure aussi que le feedback est pertinent – de bonnes critiques sont essentielles. Si elle reçoit des retours vagues ou de mauvaise qualité, l'apprentissage pourrait ne pas être très efficace.

#Conclusion

En conclusion, le travail réalisé avec CORGI a mis en évidence l'importance du feedback dans l'entraînement des LLMs. En permettant à ces modèles d'apprendre en temps réel et de s’adapter en fonction des critiques, on a ouvert de nouvelles voies pour améliorer leurs performances.

#Directions futures

Et après ? Eh bien, il y a beaucoup à explorer. On pourrait penser à intégrer des retours humains dans le processus d'entraînement pour voir comment ça impacte le comportement du modèle. Il y a aussi un potentiel à examiner des tâches plus complexes qui nécessitent non seulement une notation mais aussi des stratégies d'amélioration.

Alors, à mesure que des modèles comme CORGI évoluent, ils deviendront non seulement meilleurs dans des tâches spécifiques mais pourraient aussi devenir plus compétents dans l'ensemble dans le grand jeu de la génération de texte intelligent.