GPT privé affiner LLM sur les données d’entreprise

GPT privé affiner LLM sur les données d'entreprise' can be condensed as 'Private GPT refining LLM with corporate data.

Faire des choses intéressantes avec les données

Introduction

À l’ère des mégadonnées et de l’intelligence artificielle avancée, les modèles linguistiques sont devenus des outils redoutables capables de traiter et de générer du texte semblable à celui écrit par un humain. Les grands modèles linguistiques tels que ChatGPT sont des robots polyvalents capables de converser sur de nombreux sujets. Cependant, les modèles linguistiques peuvent également être affinés sur des données spécifiques à un domaine, ce qui les rend plus précis et pertinents pour les questions propres à ce domaine d’entreprise.

De nombreuses industries et applications nécessiteront des modèles linguistiques affinés. Les raisons en sont les suivantes :

• Meilleures performances d’un chatbot formé sur des données spécifiques
• Les modèles OpenAI tels que ChatGPT sont une boîte noire et les entreprises peuvent hésiter à partager leurs données confidentielles via une API
• Les coûts de l’API ChatGPT peuvent être prohibitifs pour les grandes applications

Le défi de l’affinement d’un modèle linguistique est que le processus est inconnu et que les ressources informatiques nécessaires pour former un modèle de plusieurs milliards de paramètres sans optimisations peuvent être prohibitives.

Heureusement, de nombreuses recherches ont été menées sur les techniques de formation qui nous permettent maintenant d’affiner les modèles linguistiques sur des GPU plus petits.

• Utilisez les modèles GPT pour générer des données textuelles pour l’entraînement des modèles d’apprentissage automatique.
• Impact environnemental de l’IA générative omniprésente
• Vue probabiliste de l’Analyse en Composantes Principales

Dans ce blog, nous aborderons certaines des techniques utilisées pour affiner les modèles linguistiques. Nous formerons le modèle Falcon 7B sur des données financières sur un GPU Colab ! Les techniques utilisées ici sont générales et peuvent être appliquées à d’autres modèles plus importants tels que MPT-7B et MPT-30B.

Chez Deep Learning Analytics, nous construisons des modèles d’apprentissage automatique personnalisés depuis 6 ans. Contactez-nous si vous souhaitez affiner un modèle linguistique pour votre application.

QLoRA

QLoRA, qui signifie “Quantized Low-Rank Adaptation”, propose une approche qui combine la quantification et l’adaptation à faible rang pour permettre un affinement efficace des modèles d’IA. Ces deux termes sont expliqués plus en détail ci-dessous.

QLoRA réduit la mémoire requise pour l’affinement des modèles linguistiques sans aucune perte de performance par rapport à un modèle standard affiné sur 16 bits. Cette méthode permet d’affiner un modèle de 7 milliards de paramètres sur un GPU de 16 Go, un modèle de 33 milliards de paramètres sur un seul GPU de 24 Go et un modèle de 65…

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