Le développement des modèles de langage : un processus en trois étapes

Les grands modèles de langage (LLMs) changent la façon dont on interagit avec la technologie. Ils sont capables de comprendre et de générer du langage humain dans différents contextes. Cet article examine comment des modèles comme Baichuan-7B et Baichuan-33B développent leur capacité à comprendre et à exprimer des informations. On va décomposer leur processus de formation en trois étapes principales : Pré-formation, Ajustement Supervisionné (SFT), et Apprentissage par Renforcement à partir de Retours Humains (RLHF).

#Étapes de Développement

#Pré-formation

Pendant la Pré-formation, les modèles apprennent à partir d'énormes quantités de données textuelles. C'est à ce stade qu'ils construisent leurs connaissances. Ils analysent les schémas dans le langage sans qu'on leur dise quoi chercher. Là, l'objectif est de développer une capacité cognitive, qui implique de rassembler le maximum d'infos utiles possible.

#Ajustement Supervisionné (SFT)

Une fois la Pré-formation terminée, les modèles passent à la phase SFT. À ce stade, ils apprennent à répondre correctement à des questions spécifiques. Le modèle est formé sur des données étiquetées, qui fournissent des exemples clairs de ce à quoi ressemble une bonne réponse. Cette étape aide à affiner la capacité du modèle à exprimer ses pensées plus clairement et avec précision.

#Apprentissage par Renforcement à partir de Retours Humains (RLHF)

Enfin, dans la phase RLHF, les modèles apprennent à partir des retours humains. Ils produisent des réponses et sont ensuite corrigés s'ils font des erreurs. Cela aide les modèles à ajuster leurs réponses pour mieux correspondre à ce que les humains attendent. Cette étape améliore encore plus les capacités expressives du modèle.

#Capacités Cognitives vs. Capacités Expressives

#Capacité Cognitive

La capacité cognitive fait référence à combien d'infos un modèle peut comprendre et traiter. Cela implique de reconnaître des schémas dans les données et de connecter des idées.

#Capacité expressive

La capacité expressive est la capacité du modèle à communiquer clairement à travers le langage. Cela inclut la génération de phrases cohérentes et la fourniture de réponses pertinentes aux questions.

#Résultats Clés

1. Taux de Développement Différents : Nos recherches montrent que les capacités cognitives et expressives se développent à des vitesses différentes. Les compétences cognitives se construisent surtout pendant la Pré-formation, tandis que les compétences expressives s'améliorent considérablement durant le SFT et le RLHF.

2. Corrélation Entre les Capacités : Il y a une forte connexion entre les capacités cognitives et expressives. La capacité cognitive d'un modèle fixe des limites sur la façon dont il peut s'exprimer. Si un modèle ne comprend pas bien quelque chose, il pourrait avoir du mal à communiquer cette info efficacement.

3. Techniques pour Améliorer les Performances : On a découvert que certaines techniques, comme l'apprentissage par quelques exemples et l'échantillonnage répété, peuvent aider à réduire l'écart entre les capacités cognitives et expressives.

#Méthodes d'Évaluation

Pour évaluer les capacités cognitives et expressives, on a conçu des expériences utilisant différents jeux de données.

#Jeux de Données Utilisés

On a utilisé des jeux de données standards qui incluent des formats de questions et réponses. Ce setup nous permet d'évaluer comment les modèles performent en comprenant et en générant du langage. Certains jeux de données se concentraient sur le bon sens et le raisonnement, tandis que d'autres examinaient la compréhension de lecture.

#Quantification des Capacités

Pour mesurer la capacité cognitive, on a analysé les infos capturées dans les représentations internes du modèle. Pour la capacité expressive, on a regardé la précision des réponses du modèle aux questions.

#Mécanismes Internes

#Comprendre l'Écart

On a examiné pourquoi il y a un écart entre les capacités cognitives et expressives. Il semble que la façon dont l'info est organisée dans la structure interne du modèle rend plus facile le traitement des données que la production de réponses claires.

#Relation Entre les Couches

Différentes couches au sein du modèle ont des forces variées. Certaines couches sont meilleures pour comprendre les infos, tandis que d'autres sont plus efficaces pour produire des réponses. L'interaction entre ces couches influence la performance globale du modèle.

#Améliorations Grâce à la Formation

#Effets du SFT et RLHF

Après la phase de Pré-formation, les modèles continuent à affiner leurs compétences durant le SFT et le RLHF. Cette formation aide le modèle à mieux exprimer sa compréhension cognitive. Cependant, alors que les compétences cognitives restent stables, les compétences expressives peuvent fluctuer, surtout pendant les premières étapes du SFT.

#Stratégies d'Optimisation

On a exploré diverses stratégies pour améliorer la performance sans changer les paramètres du modèle. Des techniques comme l'apprentissage par quelques exemples aident en fournissant du contexte à travers des exemples, permettant au modèle de générer de meilleures réponses. L'échantillonnage répété, qui consiste à générer plusieurs réponses et à sélectionner la meilleure, améliore également la performance.

#Conclusion

Cet article a examiné le développement des capacités cognitives et expressives des grands modèles de langage comme Baichuan-7B et Baichuan-33B. On a mis en avant comment ces modèles sont formés à travers la Pré-formation, le SFT, et le RLHF pour améliorer leur compréhension et leur expression du langage. Nos résultats révèlent que les capacités cognitives et expressives évoluent à des rythmes différents, avec de fortes corrélations entre elles. En utilisant des stratégies spécifiques, on peut encore réduire l'écart entre la compréhension d'un modèle et sa capacité à communiquer efficacement. Les recherches futures vont continuer à explorer ces relations et chercher des moyens d'améliorer les modèles de langue pour de meilleures interactions humaines.