Présentation d'un modèle de langage ouvert et transparent

Les modèles de langage gagnent en popularité tant dans la recherche que dans l'utilisation commerciale. Ces modèles sont devenus des outils essentiels dans de nombreuses applications, mais les plus avancés sont souvent gardés secrets. Des infos importantes sur leur entraînement, les données utilisées et leur structure ne sont pas toujours partagées avec le public. Cette absence de transparence rend difficile aux chercheurs l'étude efficace de ces modèles. Pour y remédier, on pense que les chercheurs devraient avoir accès à des modèles de langage puissants et complètement ouverts.

#Un Nouveau Modèle de Langage Ouvert

On est super contents de vous présenter un nouveau modèle de langage ouvert qui est dispo pour tout le monde. Contrairement à beaucoup d'autres modèles qui fournissent juste des infos limitées, on partage tout : pas seulement les Poids du modèle, mais aussi les données utilisées pour l'entraînement et le code pour l'entraînement et l'évaluation. Notre but est de soutenir la communauté de recherche et d'encourager plus d'innovation dans le domaine.

#L'État Actuel des Modèles de Langage

Les modèles de langage ont vraiment façonné notre utilisation de la technologie en traitement du langage naturel (NLP) au fil des ans. Récemment, ces modèles sont devenus précieux commercialement grâce à des entraînements intensifs et à l'implication humaine dans leur conception. Cependant, avec leur montée en popularité, beaucoup des plus gros modèles ont été enfermés derrière des paywalls et des systèmes propriétaires, laissant les chercheurs dans le flou sur leur fonctionnement interne.

Pour bien comprendre ces modèles et explorer leurs forces et faiblesses, il est crucial d'avoir un accès ouvert. C'est pourquoi on sort un cadre complet pour construire et explorer des modèles de langage. Ce cadre inclut des données d'entraînement, du code pour l'entraînement et l'évaluation, et plusieurs checkpoints intermédiaires du modèle.

#Modèles Précédents et Leurs Limitations

Les dernières sorties de modèles de langage ont varié en termes d'ouverture. Par exemple, certains n'ont donné que les poids du modèle, tandis que d'autres ont partagé des instructions détaillées pour les adapter et les utiliser. Les modèles les plus ouverts ont offert leur code d'entraînement et leurs données, permettant aux chercheurs d'explorer les subtilités de ces systèmes. Avec notre nouveau modèle, on prévoit d'aller encore plus loin dans cette ouverture et de fournir un accès complet à chaque aspect du modèle.

#Aperçu du Cadre

Le cadre qu'on sort comprend tous les outils et ressources nécessaires pour construire et étudier des modèles de langage. Ça inclut :

• Des poids de modèle complets
• Du code d'entraînement et des logs
• Des outils pour l'évaluation
• Des insights détaillés sur les choix de conception et d'entraînement

Cette première sortie inclut plusieurs variations de notre modèle de langage à l'échelle de 7 milliards (7B), basées sur différentes Architectures et optimisateurs, ainsi qu'un modèle à l'échelle de 1 milliard (1B).

#Données d'Entraînement et Analyse

L'accès aux données de pré-entraînement est souvent limité, ce qui rend difficile pour les chercheurs de reproduire des résultats ou de comprendre toutes les capacités des modèles de langage. Pour promouvoir la recherche ouverte dans ce domaine, on a développé et partagé un ensemble de données d'entraînement diversifié. Cet ensemble de données compte 3 trillions de tokens collectés à partir de 5 milliards de documents, provenant de divers endroits accessibles au public.

On a suivi un processus rigoureux pour filtrer et organiser ces données, s'assurant qu'elles soient de haute qualité et suffisamment diverses pour supporter une large gamme de recherche. L'ensemble de données est conçu pour être simple à utiliser pour ceux qui cherchent à reproduire ou à s'appuyer sur notre travail.

#Techniques d'Évaluation

Pour évaluer la performance de nos modèles, on a utilisé plusieurs techniques d'évaluation. On a mené des Évaluations zero-shot sur des ensembles de tâches pour voir comment notre modèle se débrouille sans entraînement supplémentaire. Notre suite d'évaluation se compose de tâches essentielles pour comprendre les capacités du modèle.

En plus, on a mis en œuvre des évaluations intrinsèques en utilisant un nouveau benchmark, afin de s'assurer que la performance de notre modèle puisse être comparée de manière équitable avec d'autres dans le domaine. Cette méthode nous permet d'analyser efficacement la compétence du modèle dans différentes tâches linguistiques.

#Méthodologie d'Entraînement

On a utilisé une approche d'entraînement distribué pour améliorer la performance et l'efficacité du modèle. En répartissant le modèle sur plusieurs GPU, on a pu gérer des modèles plus grands et des lots d'entraînement. Cette méthode a également réduit l'utilisation de la mémoire, permettant un processus d'entraînement plus fluide.

Pendant l'entraînement, on a soigneusement sélectionné et ajusté les hyperparamètres pour optimiser la performance. Des évaluations régulières ont été menées pour évaluer la performance du modèle et guider les décisions d'entraînement.

#Consommation Énergétique et Impact Environnemental

Entraîner des modèles de langage peut consommer beaucoup d'énergie et contribuer aux émissions de carbone. On a pris des mesures pour estimer l'utilisation d'énergie impliquée dans l'entraînement de nos modèles. En surveillant la consommation d'énergie et en calculant les émissions de carbone en fonction de l'efficacité énergétique du centre de données, on vise à donner une image plus claire de l'impact environnemental.

Nos découvertes indiquent qu'en partageant les modèles que nous avons développés, on peut aider à réduire le besoin pour d'autres d'entraîner des modèles depuis le début, diminuant finalement l'empreinte environnementale globale dans le domaine.

#Artefacts Publiés

Pour favoriser la collaboration et réduire les efforts redondants, on a publié divers artefacts de notre pipeline d'entraînement et d'évaluation. Ça inclut :

• Le code d'entraînement et de modélisation
• Les poids de modèle entraînés pour différentes versions de notre modèle
• L'ensemble complet des métriques enregistrées pendant l'entraînement

On pense que fournir ces ressources va améliorer la capacité de la communauté scientifique à construire et innover sur des modèles existants sans dupliquer les efforts.

#Plans Futurs

Cette sortie marque le début d'une série de mises à jour et d'améliorations prévues. On a l'intention d'introduire des modèles plus grands, diverses adaptations et d'autres ressources au fil du temps. Notre but est de soutenir continuellement la communauté de recherche et d'avancer les progrès en modélisation de langage.

Notre focus inclura l'investigation des aspects moins compris des modèles de langage, comme comment les données d'entraînement influencent les capacités et performances des modèles. On s'engage à rester transparent et ouvert dans notre travail futur.

#Conclusion

En résumé, on est super excités de vous présenter notre nouveau modèle de langage ouvert et le cadre complet qui l'accompagne. En partageant tous les aspects de notre recherche, on vise à autonomiser la communauté scientifique, inspirer de nouvelles innovations et promouvoir une culture d'ouverture dans le domaine de la modélisation du langage. On a hâte de voir comment d'autres vont utiliser ce cadre pour explorer et améliorer encore plus les modèles de langage.

#Remerciements

Le développement de ce projet a reposé sur les contributions de nombreuses personnes et organisations. On remercie tout le monde impliqué dans le processus, depuis la construction de l'ensemble de données jusqu'à l'entraînement et l'évaluation du modèle. Leur soutien et collaboration ont été vitaux pour mener à bien ce modèle de langage ouvert.

On pense qu'en travaillant ensemble, on peut réaliser des avancées significatives dans la compréhension et l'amélioration des modèles de langage, au bénéfice d'une large gamme d'applications en traitement du langage naturel.