Avancer le fine-tuning sur appareil pour les modèles de langue

Le monde des grands modèles linguistiques (LLMs) a connu une croissance incroyable, montrant ce que ces outils peuvent faire. Les appareils mobiles, comme les smartphones, collectent régulièrement beaucoup de données privées et précieuses. Ces données ouvrent la voie à des LLMs plus personnels et efficaces en les ajustant selon ce que les utilisateurs font, tout en gardant ces informations en sécurité sur l'appareil.

#Le Défi des Appareils Mobiles

Même avec le potentiel des appareils mobiles, il y a des problèmes à considérer. L'ajustement des LLMs nécessite beaucoup de Mémoire et de Puissance de traitement. Les méthodes habituelles pour ajuster ces modèles prennent trop de place et de ressources, que beaucoup de smartphones ne peuvent pas fournir.

Pour résoudre ces problèmes, on suggère d'utiliser des méthodes qui ne reposent pas sur des calculs complexes. Ces méthodes nous permettent de peaufiner les LLMs sans avoir besoin de stocker toutes les lourdes données habituellement requises pour les ajustements de modèles.

#Ce Qu'on a Trouvé

Dans nos tests, on a montré que deux modèles, RoBERTa-large et OPT-1.3B, pouvaient être ajustés directement sur un modèle de smartphone appelé OPPO Reno 6. Le modèle RoBERTa-large avait besoin d'environ 4 Go de mémoire, tandis que l’OPT-1.3B en avait besoin d’environ 6,5 Go. Ça montre que l'ajustement des LLMs peut vraiment se faire sur des appareils à ressources limitées tout en gardant les données des utilisateurs privées.

#Pourquoi l'Ajustement Sur-Appareil Est Important

Avec l'essor de modèles avancés comme ChatGPT d'OpenAI, de nombreux smartphones sont désormais au cœur de la technologie AI. Ils collectent une grande quantité d'informations personnelles, qui peuvent être utilisées pour ajuster les LLMs afin de mieux répondre aux besoins individuels. Il est crucial que ce processus d'ajustement reste sur l'appareil pour protéger la vie privée des utilisateurs, car envoyer des données personnelles vers des serveurs externes soulève de nombreuses préoccupations en matière de confidentialité.

#La Nécessité d'une Utilisation Efficace des Ressources

Pour faire fonctionner l'ajustement sur appareil, on doit s'attaquer à trois domaines principaux : la puissance de traitement, la mémoire et le transfert de données. Alors que la puissance de traitement affecte la vitesse à laquelle on peut faire tourner ces modèles, la mémoire est le facteur clé. S’il n’y a pas assez de mémoire, l’appareil peut planter ou échouer. Donc, réduire l'utilisation de la mémoire est notre principal objectif.

#S'éloigner des Méthodes Traditionnelles

Les méthodes d'ajustement traditionnelles utilisent beaucoup de mémoire parce qu'elles doivent garder une trace d'une grande quantité d'informations détaillées, comme les gradients et les états du modèle. Au lieu d'utiliser ces méthodes traditionnelles, on regarde des options qui ne nécessitent pas de stocker les gradients.

En utilisant des techniques qui reposent sur l'évaluation du modèle de différentes manières, on peut éviter de garder de grandes quantités de données stockées. Ça aide à garder l'utilisation de la mémoire basse tout en permettant un ajustement efficace.

#Notre Approche de l'Ajustement

On s'est concentré sur une méthode spécifique appelée MeZo, qui est une approche sans dérivée. Cette méthode nous permet d'ajuster le modèle sur le smartphone sans besoin de stocker de grandes quantités de données que les méthodes traditionnelles nécessiteraient.

Lors de nos tests, on a découvert que MeZo pouvait exécuter des tâches d'ajustement sur l'OPPO Reno 6 avec une utilisation de mémoire de 4 Go et 6,5 Go pour chaque modèle. Quand on a essayé d'utiliser des méthodes traditionnelles comme Adam, on a rencontré des problèmes, car elles dépassaient les limites de mémoire et entraînaient des plantages.

#Tester les Méthodes

Dans nos expériences, on a ajusté le modèle RoBERTa-large en utilisant un ensemble de données appelé SST-2 et ajusté le modèle OPT-1.3B avec un autre ensemble de données connu sous le nom de SuperGLUE. On a utilisé à la fois les méthodes MeZo et Adam pour une comparaison équitable.

Nos résultats ont montré que, bien que les deux méthodes fonctionnaient, MeZo a mis un peu plus de temps à montrer des améliorations en matière de performance. Ce progrès plus lent peut être dû à la façon dont MeZo estime les changements par rapport aux méthodes traditionnelles, qui peuvent souvent montrer des résultats plus rapides. Néanmoins, l'efficacité mémoire de MeZo le rend adapté aux smartphones.

#Informations sur l'Utilisation de la Mémoire

On a comparé combien de mémoire chaque méthode utilisait pendant l'ajustement. On a constaté qu'en utilisant une petite taille de lot, les deux méthodes pouvaient fonctionner. Cependant, à mesure qu'on augmentait la taille du lot, la méthode Adam manquait de mémoire, tandis que MeZo ne le faisait pas.

Cette caractéristique illustre à quel point MeZo peut être précieux pour les appareils mobiles, où la mémoire est souvent limitée. Les méthodes traditionnelles ont besoin de stocker plus de données, ce qui cause des problèmes quand les limites de mémoire sont atteintes.

#Temps d'Entraînement

Dans nos comparaisons de temps d'entraînement, on n'a pas vu de grande différence entre MeZo et Adam sur la durée de chaque étape sur l'OPPO Reno 6. Cependant, on a découvert que l'Ajustement du modèle OPT-1.3B plus grand a pris beaucoup plus de temps par rapport à RoBERTa-large.

Cette différence est attendue puisque le modèle plus grand a beaucoup plus de paramètres à ajuster. Nos résultats illustrent le fossé persistant entre les appareils mobiles et les systèmes plus grands comme les GPU, qui sont généralement utilisés pour ce genre de tâches.

#Points Importants à Retenir

L'utilisation de techniques sans dérivée ouvre de nouvelles portes pour l'ajustement direct de grands modèles sur les smartphones. Nos tests indiquent que des modèles comme RoBERTa-large et OPT-1.3B peuvent être efficacement ajustés sur des appareils à mémoire limitée tout en gardant les données des utilisateurs sécurisées.

Cependant, on voit qu'il reste encore beaucoup de travail à faire pour tirer pleinement parti des capacités de ces appareils mobiles.

#Considérations Futures

Bien que nos résultats soient prometteurs, les exigences en matière de mémoire pour l'ajustement des LLMs dépassent encore ce qui est pratique pour de nombreuses applications mobiles. La plupart des applications mobiles fonctionnent idéalement dans une limite de mémoire de 1 Go, et on doit s'efforcer de trouver des moyens de réduire les demandes en mémoire.

De plus, bien que les méthodes sans dérivée aient certains avantages, elles sont aussi moins efficaces pour déterminer les meilleurs ajustements de modèle. Cela signifie que les futures recherches devraient se concentrer sur la recherche de meilleures méthodes sans dérivée qui peuvent réduire le nombre d'étapes nécessaires pour compléter l'ajustement.

#S'adapter au Matériel

Bien que de nombreux smartphones soient désormais équipés d'unités de traitement avancées, nos méthodes doivent mieux utiliser ces caractéristiques. Exploiter pleinement les processeurs puissants disponibles peut améliorer la vitesse et l'efficacité de l'ajustement des modèles.

Actuellement, notre mise en œuvre s'exécute dans un environnement simulé plutôt que sur l'appareil mobile lui-même. Cette configuration peut limiter les performances et ne reflète pas vraiment comment les modèles fonctionneront dans des situations d'utilisation normales.

Pour mieux mesurer les performances, il est essentiel de construire des applications qui peuvent tirer parti des capacités des cadres AI mobiles. Cela peut garantir que les méthodes d'ajustement fonctionnent efficacement dans des situations réelles.

#Conclusion

En conclusion, notre travail démontre le potentiel de l'ajustement des grands modèles linguistiques sur les smartphones. On a montré qu'il est possible d'exécuter ces processus tout en maintenant la confidentialité des utilisateurs, faisant des avancées vers des modèles personnalisés.

Cependant, les défis liés à l'utilisation de la mémoire, à l'efficacité et à l'adaptation aux capacités du matériel doivent être abordés dans les efforts futurs. Avec la recherche et le développement continus, on peut aider les appareils mobiles à atteindre leur plein potentiel dans le domaine de l'IA.