Optimisation de la sélection des LLM avec le routage de benchmark

Il y a plein de modèles de langage open-source (LLMs) dispo aujourd'hui, avec des ensembles de données pour les tester. Même si certains modèles déchirent plus que d'autres, y a souvent pas un seul modèle qui soit top pour chaque tâche. Du coup, choisir le meilleur modèle pour un truc précis, c'est pas fastoche.

Dans cet article, on va parler d'une nouvelle manière de sélectionner le meilleur LLM parmi un groupe de modèles. Plutôt que d'utiliser le même modèle pour toutes les tâches, on peut créer un modèle "routeur" qui aide à choisir le LLM qui performe le mieux pour de nouvelles tâches, en se basant sur des données d'ensembles de tests. On va aussi montrer comment cette méthode améliore les performances par rapport à l'utilisation d'un seul modèle pour tout.

#Contexte sur les Modèles de Langage

Les modèles de langage ont montré des capacités de fou dans divers domaines du traitement de la langue naturelle (NLP). Les chercheurs sortent des nouveaux LLMs tous les jours, avec des plateformes comme Hugging Face qui hébergent des milliers de modèles. Ces modèles peuvent faire des tâches comme classification de texte, réponse à des questions, résumés ou gen de dialogues.

Avec la croissance rapide des LLMs open-source, c'est super important d'avoir des benchmarks complets. Ces benchmarks sont composés de plusieurs ensembles de données représentant différentes tâches pour aider à comparer les performances des différents LLMs. Certaines collections de benchmarks incluent HELM, avec 42 scénarios, et MMLU, un benchmark de réponse à des questions avec 57 tâches triées par sujets.

Mais même s'il peut y avoir un LLM qui score le mieux en général sur les benchmarks, il est probable qu'il n'y ait pas un seul modèle qui soit le meilleur pour chaque ensemble de données spécifique. Du coup, les utilisateurs veulent souvent savoir quel modèle est le mieux adapté à leurs besoins uniques, plutôt que de juste regarder la performance moyenne sur plusieurs ensembles de données.

#Le Défi de la Sélection de Modèle

Pour déterminer le meilleur LLM pour une nouvelle tâche, on doit prendre en compte les forces et faiblesses des différents modèles. Ça peut vouloir dire analyser leur performance sur des ensembles de données de référence. Par exemple, si la tâche concerne des questions de maths, c'est logique de regarder comment les modèles performent sur d'autres ensembles de données liés aux STEM plutôt que de se concentrer sur leurs capacités dans des domaines totalement différents comme la sociologie.

Pour mieux comprendre comment les modèles fonctionnent, on peut se tourner vers les évaluations faites pendant les tests de benchmark. Chaque évaluation montre comment un modèle s'en sort sur des tâches spécifiques. En utilisant ces infos, on peut entraîner un modèle routeur qui prédit quel LLM est susceptible de mieux performer sur une nouvelle tâche.

#Apprendre des Évaluations du Benchmark

Pour construire notre méthode de routage, on commence par analyser les différentes entrées utilisées dans les benchmarks. Chaque entrée a une réponse correcte correspondante décrite par une métrique qui évalue à quel point la réponse du modèle correspond à la réponse idéale. Les réponses du modèle durant l'évaluation nous permettent de rassembler des Métriques de performance, qui peuvent ensuite être utilisées pour créer un modèle d'apprentissage supervisé.

Notre but est d'apprendre à prédire la performance des différents LLMs sur de nouvelles tâches en se basant sur leur performance passée. En entraînant un modèle à évaluer la justesse de chaque réponse de LLM à diverses entrées, on peut simplifier le processus de sélection pour de nouvelles missions.

#Le Rôle des Prédicteurs de Justesse

Dans notre framework, un prédicteur de justesse est utilisé pour évaluer comment un modèle répond à des entrées spécifiques. Le prédicteur prend en compte les évaluations précédentes des modèles durant les tests de benchmark. Si un modèle génère une réponse correcte, c'est marqué comme un succès ; sinon, c'est un échec.

Entraîner le prédicteur de justesse implique d'utiliser des données historiques provenant des évaluations des benchmarks. On classe ces données comme des réponses correctes ou incorrectes et on utilise une méthode de classification standard pour apprendre à prédire la justesse.

Une fois entraîné, ce prédicteur est capable d'évaluer les entrées d'une nouvelle tâche et de prédire si le LLM candidat produira la sortie souhaitée.

#Surmonter les Limites de la Sélection Traditionnelle de Modèles

Les approches traditionnelles de sélection de modèles reposent souvent sur l'estimation de l'erreur du modèle quand il est testé sur le même type de données utilisé pendant l'entraînement. Cependant, cette méthode est moins efficace pour les LLMs car ils sont généralement entraînés sur d'énormes ensembles de données sans structure spécifique pour des tâches en aval comme la classification ou la réponse à des questions.

Quand on sélectionne des modèles sur des données hors distribution, on a besoin de méthodes qui prennent en compte les différences entre les données d'entraînement et les tâches réelles. Les approches actuelles nécessitent souvent d'entraîner plusieurs modèles ou de rassembler des données qui peuvent ne pas être facilement disponibles.

Notre méthode propose un moyen d'éviter les coûts élevés associés aux pratiques traditionnelles. En entraînant un prédicteur de justesse à partir des données de benchmark, on peut obtenir un routeur de modèle qui nécessite simplement des estimations de performance du LLM choisi pendant l'exécution sans générations supplémentaires.

#Les Avantages d'Apprendre des Benchmarks

Notre approche propose une technique de routage de LLM qui tire parti des évaluations de benchmarks. En analysant systématiquement les sorties de différents modèles à travers les tâches, on peut identifier quels modèles sont plus susceptibles de réussir pour une nouvelle tâche donnée.

Le processus d'apprentissage à partir des benchmarks signifie qu'on peut entraîner un modèle qui prédit la performance des différents LLMs candidats, basé uniquement sur des données historiques de tâches. Cette approche basée sur les données nous permet d'éviter des calculs inutiles lors de la sélection du meilleur LLM pour une nouvelle tâche.

#Tester l'Approche de Routage de Modèle

Pour valider notre approche de routage de modèle, on a fait une série d'expériences en utilisant des ensembles de données de benchmark. On a sélectionné une gamme de scénarios, comme la réponse à des questions et la classification de texte, pour évaluer l'efficacité de nos prédicteurs de justesse.

Chaque expérience consiste à entraîner les routeurs de modèle à partir des données de la majorité des scénarios dispo tout en mettant de côté un scénario pour les tests. En répétant ces expériences, on peut analyser comment les routeurs de modèle performent à sélectionner le meilleur modèle pour les tâches spécifiques.

Les résultats de ces tests montrent une amélioration constante des performances en comparant les modèles sélectionnés aux modèles les mieux performants en moyenne sur les scénarios. Ça indique qu'on peut obtenir de meilleurs résultats en utilisant notre stratégie de routage de modèles.

#Explorer d'Autres Considérations

Bien que les gains de performance grâce au routage de modèle soient intéressants, d'autres considérations peuvent influencer les résultats. Par exemple, la précision des prédicteurs de justesse joue un rôle crucial ; même une petite augmentation de leur capacité à généraliser peut mener à des améliorations significatives dans la sélection de modèles.

La recherche montre aussi que tirer parti de modèles plus petits quand c'est possible peut donner des résultats similaires à ceux des plus grands tout en réduisant considérablement les coûts d'exécution. Ça veut dire que prédire des LLMs plus petits adaptés ne permet pas seulement d'économiser des ressources mais pourrait également élargir la gamme de tâches que les praticiens se sentent confiants à automatiser.

#L'Importance de la Sparsité des Benchmarks

Une plus grande sparsité des données de benchmark peut améliorer la performance des systèmes de routage de modèles. Si une nouvelle tâche ressemble beaucoup aux tâches de benchmark existantes, le processus de routage peut donner de meilleurs résultats. Donc, augmenter la diversité des ensembles de données de benchmark contribue à l'efficacité globale des modèles de routage.

Nos idées sur la sparsité des benchmarks suggèrent qu'utiliser des benchmarks exhaustifs peut minimiser les éventuelles divergences. Un ensemble robuste de benchmarks fournira une compréhension plus complète des performances des modèles à travers diverses tâches.

#Conclusion

Pour résumer, choisir le LLM optimal pour des tâches spécifiques peut être un vrai casse-tête vu le nombre de modèles dispo et leurs capacités variées. Notre approche de routage de LLM basée sur les évaluations de benchmark propose une manière structurée d'identifier les meilleurs modèles tout en tenant compte de leurs forces et faiblesses.

Cette méthode simplifie non seulement le processus de sélection de modèles mais réduit aussi la charge computationnelle, surtout en profitant des modèles plus petits. En utilisant des prédicteurs de justesse entraînés à partir de données de benchmark, on peut offrir des solutions pratiques pour aider les praticiens à prendre des décisions éclairées sur les LLMs.

Alors que le domaine du NLP continue d'évoluer, apprendre des benchmarks se démarque comme une approche précieuse qui peut améliorer le routage de modèles, offrir des insights sur la performance des LLMs, et au final élargir les capacités des modèles de langage dans des applications réelles.