Optimiser les invites pour les modèles de langue

Ces dernières années, les grands modèles de langage (LLMs) ont montré de super capacités dans diverses tâches linguistiques. Ces modèles peuvent comprendre et générer du texte comme un humain, ce qui les rend utiles dans plein d'applications. Cependant, leur performance dépend beaucoup de la façon dont on leur pose des questions ou donne des tâches. La façon dont on formule nos requêtes s'appelle un "prompt". Un bon prompt peut vraiment améliorer les réponses de ces modèles.

L'approche traditionnelle pour améliorer les prompts se concentre souvent sur leur adaptation à des tâches spécifiques plutôt qu'à chaque modèle. C'est une distinction importante, car différents modèles peuvent mieux répondre à différentes manières de poser la même question. L'objectif de ce travail est de montrer comment les prompts peuvent être adaptés à des LLM spécifiques pour qu'ils soient plus efficaces.

#Le besoin de meilleurs prompts

Quand on utilise des prompts, c'est courant de voir que différents LLM peuvent donner des réponses très différentes au même prompt. Cette incohérence met en évidence le besoin de prompts qui sont adaptés à chaque modèle. Un prompt bien optimisé peut améliorer les performances sur diverses tâches, comme répondre à des questions, classifier des informations ou générer du texte.

Le défi, c'est que créer des prompts efficaces nécessite souvent une expertise humaine, ce qui peut coûter cher et prendre du temps. Pour cette raison, les chercheurs ont cherché des moyens d'automatiser ou de semi-automatiser le processus d'optimisation des prompts.

#Techniques d'optimisation des prompts

Il y a plusieurs techniques qui ont été proposées pour optimiser les prompts. Parmi ces approches, on trouve :

1. Récupération de prompts : Cette méthode s'appuie sur la recherche de prompts existants qui ont bien fonctionné dans des tâches similaires. Des algorithmes sont utilisés pour trouver la correspondance la plus proche afin d'améliorer la qualité du prompt.

2. Génération de prompts : Cela implique de créer de nouveaux prompts à partir de rien en utilisant un modèle qui comprend les exigences de la tâche. Ainsi, des prompts frais peuvent être générés qui s'adaptent mieux au contexte.

3. Édition de prompts : Cette technique modifie des prompts existants en fonction des retours des modèles. Cela peut impliquer de changer le wording, la structure, ou même la façon dont une demande est formulée.

Malgré ces efforts, la plupart des recherches existantes se sont principalement concentrées sur l'adaptation des prompts aux tâches sans prendre en compte les spécificités des différents modèles. C'est un manque significatif qui peut limiter l'efficacité des LLM.

#Optimisation de prompt adaptative au modèle (MAPO)

Pour combler cette lacune, on introduit une nouvelle méthode appelée Optimisation de Prompt Adaptative au Modèle (MAPO). L'idée derrière MAPO est de créer des prompts spécifiquement adaptés aux forces et faiblesses de chaque modèle de langage.

#Création d'un jeu de données de préchauffage

La première étape de MAPO consiste à créer un "jeu de données de préchauffage". Ce jeu de données sert de terrain d'entraînement pour générer des prompts. Le processus commence par rassembler des prompts originaux provenant de diverses sources, puis en utilisant un LLM plus avancé pour créer de nombreux prompts candidats basés sur ces originaux. Par exemple, si on a un prompt demandant : “Quelle est la capitale de la France ?”, on pourrait générer des variations comme “Peux-tu me dire quelle est la capitale de la France ?” ou “Quelle ville est la capitale de la France ?”

#Recherche des prompts optimaux

Une fois qu'on a un ensemble de prompts candidats, on doit découvrir lequel de ces prompts fonctionne le mieux pour chaque modèle. Pour ce faire, on compare les sorties générées par chaque prompt candidat aux bonnes réponses. On utilise différentes métriques, comme la précision et les scores de similitude, pour déterminer les prompts les plus performants.

#Affinage du prompt

Après avoir identifié les meilleurs prompts candidats, on les affine davantage. Cela implique deux processus principaux : le Fine-Tuning Supervisé (SFT) et l'Apprentissage par renforcement (RL).

1. Fine-Tuning Supervisé (SFT) : À ce stade, on entraîne le LLM en utilisant notre jeu de données de préchauffage. Le but est d'améliorer la capacité du modèle à générer des réponses qui correspondent au style et aux sujets préférés qui fonctionnent bien pour ce modèle spécifique.

2. Apprentissage par Renforcement (RL) : Après le SFT, on applique le RL pour affiner encore les prompts. À ce stade, on se concentre sur la maximisation de l'efficacité des prompts en fonction des retours du même modèle. Le modèle apprend à classer les prompts en fonction de leurs performances attendues.

#Étude expérimentale

On a mené des expériences pour tester MAPO en utilisant trois LLM populaires : BLOOM, GPT-J et LLaMA. Chacun de ces modèles a été évalué sur différentes tâches, comme répondre à des questions, classifier des informations et générer du texte. Les résultats ont montré des variations significatives dans la manière dont chaque modèle a répondu aux mêmes prompts.

#Résultats

Nos découvertes ont indiqué que les prompts optimisés par MAPO ont conduit à des améliorations de performance dans tous les modèles. Par exemple, lorsqu'on a testé des tâches de réponse à des questions, les prompts optimisés par MAPO ont donné une précision plus élevée que les prompts originaux et ceux optimisés par SFT. Dans certains cas, les améliorations ont atteint jusqu'à 30%.

#Comparaison avec d'autres méthodes

Pour valider l'efficacité de MAPO, on l'a comparé à plusieurs techniques d'optimisation de prompts à la pointe. Nos expériences ont révélé que MAPO surpassait constamment les autres méthodes en termes d'amélioration des capacités des LLM. Cela confirme que l'adaptation des prompts spécifiquement pour chaque modèle peut entraîner des gains de performance significatifs.

#Compréhension des changements de prompts

Un des aspects intéressants de MAPO est la façon dont il modifie les prompts originaux. On a constaté que beaucoup de prompts originaux ont subi des changements substantiels après avoir été optimisés. Par exemple, une question simple pourrait être reformulée de manière plus informative ou engageante. En quantifiant ces changements, on a remarqué une augmentation de la clarté et de la pertinence des prompts.

#Défis de l'optimisation des prompts

Bien que MAPO montre beaucoup de promesse, il y a encore des défis à relever dans le processus d'optimisation. Des erreurs se sont produites lors des modifications des prompts, comme des phrases incomplètes ou une formulation maladroite. Une amélioration continue du modèle d'optimisation peut aider à réduire ces problèmes avec le temps.

#Directions futures

En regardant vers l'avenir, un des objectifs est d'affiner encore MAPO pour créer des prompts spécifiques au modèle encore plus efficaces. La recherche peut aussi explorer l'adaptation de MAPO pour s'intégrer facilement avec d'autres technologies ou applications en traitement du langage naturel.

De plus, notre approche pourrait être améliorée en rassemblant des jeux de données plus extensifs qui couvrent un plus large éventail de tâches et de contextes. Cela aiderait à générer des prompts qui sont non seulement plus spécialisés mais aussi adaptables à différentes situations.

#Conclusion

En résumé, l'Optimisation de Prompt Adaptative au Modèle (MAPO) présente une façon d'améliorer significativement les performances des grands modèles de langage en adaptant les prompts à leurs caractéristiques uniques. Nos études montrent que des prompts optimisés peuvent donner de meilleurs résultats dans diverses tâches, démontrant l'importance de comprendre les spécificités du modèle.

L'avenir de l'optimisation des prompts est prometteur, et MAPO fournit une base solide pour de futures avancées dans ce domaine, visant finalement à rendre les modèles linguistiques plus efficaces et fiables dans des applications réelles.

#Remerciements

Ce travail a reçu le soutien de diverses organisations de recherche et des subventions qui promeuvent les avancées en science des données et en intelligence artificielle. Les collaborations entre institutions éducatives et entreprises ont également joué un rôle crucial en permettant à cette recherche de prospérer.

#Prompts candidats

Dans nos expériences, on a utilisé plusieurs jeux de données différents pour créer des prompts candidats. Voici des exemples de prompts originaux avec leurs prompts candidats correspondants générés grâce à notre processus :

• Prompt original : "Quelle est la capitale du Japon ?"

  • Candidat 1 : "Peux-tu me dire quelle est la ville capitale du Japon ?"
  • Candidat 2 : "Quelle ville sert de capitale au Japon ?"
  • Candidat 3 : "Quelle ville est connue comme la capitale du Japon ?"

• Prompt original : "Explique comment fonctionne la photosynthèse."

  • Candidat 1 : "Peux-tu décrire le processus de la photosynthèse ?"
  • Candidat 2 : "Comment se passe la photosynthèse chez les plantes ?"
  • Candidat 3 : "Quelles sont les étapes impliquées dans la photosynthèse ?"

Ces exemples montrent comment les prompts originaux peuvent être transformés en diverses formes qui gardent le même sens mais peuvent être plus efficaces pour obtenir des réponses précises des modèles.

#Détails de formation

Pour former MAPO, les hyperparamètres ont été réglés pour optimiser les performances. Les détails clés incluent :

• Nombre d'époques : 20
• Longueur de séquence pour les prompts : 512 tokens
• Utilisation de PyTorch et DeepSpeed pour l'efficacité computationnelle.

Les coûts computationnels ont également été évalués, indiquant que bien que la phase d'entraînement nécessite des ressources significatives, la phase d'inférence est relativement légère, permettant des réponses rapides une fois le modèle entraîné.

#Expériences supplémentaires

En plus des expériences principales, d'autres tests ont été réalisés pour évaluer la robustesse de MAPO à travers diverses tâches en aval. Les résultats ont montré que MAPO pouvait aider les modèles à mieux performer non seulement sur des tâches connues mais aussi sur de nouvelles tâches non vues, indiquant sa polyvalence et son adaptabilité.

À travers cette analyse complète, MAPO s'établit comme une avancée cruciale dans l'optimisation des prompts pour les modèles de langage, ouvrant la voie à de futures innovations en traitement du langage naturel et en intelligence artificielle.