Apprentissage par transfert
L'apprentissage par transfert est une technique de machine learning dans laquelle un modèle entraîné sur une tâche ou un domaine est adapté à une tâche différente mais connexe, en exploitant les connaissances existantes plutôt qu'en repartant de zéro.
Comprendre Apprentissage par transfert
L'entraînement d'un grand modèle à partir de zéro nécessite énormément de données, de calcul et de temps. L'apprentissage par transfert rend le développement de l'IA abordable en partant d'un modèle pré-entraîné qui comprend déjà le langage, les images ou d'autres domaines, puis en l'affinant avec des données spécifiques à la tâche, ce qui demande beaucoup moins de ressources. L'écosystème moderne des LLMs repose entièrement sur l'apprentissage par transfert. GPT-4, Claude et Llama sont pré-entraînés sur de vastes corpus de textes internet, acquérant une compréhension générale du langage. Ils sont ensuite affinés avec des données d'instructions pour devenir des assistants utiles. Un affinage supplémentaire sur des domaines ciblés (médical, juridique, programmation) permet de créer des variantes spécialisées. L'apprentissage par transfert fonctionne parce que le savoir se généralise. Un modèle entraîné sur des milliards de phrases en anglais apprend la grammaire, les connaissances du monde et des schémas de raisonnement qui se transfèrent à de nouvelles tâches. La base pré-entraînée capture la structure fondamentale qui est précieuse dans de nombreuses applications. Pour les utilisateurs d'assistants IA, l'apprentissage par transfert explique pourquoi les LLMs peuvent être utiles sur des tâches pour lesquelles ils n'ont pas été explicitement entraînés. Leur base de pré-entraînement fournit une fondation qui se généralise à de nouvelles instructions et domaines.
Comment GAIA utilise Apprentissage par transfert
GAIA exploite l'apprentissage par transfert en s'appuyant sur des modèles fondamentaux déjà pré-entraînés plutôt qu'en les entraînant depuis zéro. Les LLM utilisés par GAIA (Claude, GPT-4, Llama) apportent des connaissances générales, des capacités de raisonnement et des compétences linguistiques acquises lors du pré-entraînement. GAIA adapte ensuite ces capacités aux flux de travail de productivité grâce à l'ingénierie de prompts et à l'intégration d'outils, sans recourir à un entraînement supplémentaire.
Concepts liés
Ajustement fin
L'ajustement fin est le processus qui consiste à reprendre l'entraînement d'un modèle d'IA pré-entraîné sur un jeu de données plus petit et spécifique à une tâche afin d'adapter son comportement à un domaine ou une application particuliers.
Modèle fondamental
Un modèle fondamental est un grand modèle d'IA entraîné à grande échelle sur des données variées et pouvant être adapté à un large éventail de tâches via l'ajustement fin, l'invite ou l'intégration dans des architectures applicatives.
Large Language Model (LLM)
Un Large Language Model (LLM) est un modèle d'apprentissage profond entraîné sur d'immenses ensembles de textes, capable de comprendre, générer et raisonner sur le langage humain dans une grande variété de tâches.
Ingénierie de prompt
L’ingénierie de prompt est la pratique qui consiste à concevoir et affiner les instructions données à des modèles linguistiques d’IA afin d’obtenir de manière fiable les résultats souhaités, en influençant leur comportement sans modifier leurs paramètres internes.
Apprentissage Few-Shot
L'apprentissage few-shot est la capacité d'un modèle d'IA à s'adapter à une nouvelle tâche ou à un nouveau format de sortie à partir de seulement quelques exemples d'entrée-sortie fournis dans l'invite, sans mise à jour des poids.
