Étalonnage

L’étalonnage des modèles d’IA fait référence à l’évaluation et à la comparaison systématiques des modèles d’intelligence artificielle (IA) à l’aide de jeux de données, de tâches et de mesures de performance standardisés. Ce processus consiste à faire passer différents modèles d’IA par le même ensemble de tests afin d’évaluer leurs capacités, leur efficacité et leur adéquation à des applications spécifiques. L’étalonnage offre une méthode transparente et objective pour mesurer la performance des modèles d’IA les uns par rapport aux autres et par rapport à des normes établies, permettant aux chercheurs et aux développeurs de prendre des décisions éclairées sur la sélection et l’amélioration des modèles.

Pourquoi étalonner les modèles d’IA ?

L’étalonnage joue un rôle crucial dans le développement et l’application des modèles d’IA pour plusieurs raisons :

1. Évaluation objective des performances
   Il permet une évaluation équitable et impartiale des modèles d’IA en utilisant des critères et des mesures constants. Cela aide à déterminer les points forts et les faiblesses des différents modèles.

2. Comparaison des modèles
   En fournissant une base commune de test, l’étalonnage permet une comparaison directe entre les modèles. Ceci est essentiel pour sélectionner le modèle le plus approprié pour une tâche ou une application donnée.

3. Suivi des progrès
   L’étalonnage aide à suivre les avancées dans le domaine de l’IA en observant les améliorations des performances des modèles au fil du temps. Cela encourage l’innovation et met en évidence les domaines nécessitant davantage de recherche.

4. Normalisation
   Il favorise l’adoption de pratiques et de mesures standardisées au sein de la communauté IA, facilitant la collaboration et garantissant que les modèles atteignent certains seuils de qualité.

5. Transparence et responsabilité
   Les résultats des étalonnages sont souvent partagés publiquement, favorisant l’ouverture dans la recherche et le développement en IA et permettant aux parties prenantes de vérifier les affirmations concernant la performance des modèles.

Comment s’effectue l’étalonnage des modèles d’IA ?

L’étalonnage comporte plusieurs étapes clés pour garantir une évaluation approfondie et équitable des modèles d’IA :

1. Sélection des référentiels
   Choisissez des référentiels appropriés, pertinents pour la tâche ou le domaine visé par le modèle. Les référentiels incluent généralement des jeux de données, des tâches spécifiques et des mesures d’évaluation.

2. Préparation des données
   Assurez-vous que les jeux de données utilisés sont standardisés, représentatifs du problème et exempts de biais susceptibles de fausser les résultats.

3. Exécution des modèles
   Faites fonctionner les modèles sur les référentiels sélectionnés dans les mêmes conditions. Cela inclut l’utilisation des mêmes paramètres matériels, environnements logiciels et étapes de prétraitement.

4. Mesure de la performance
   Utilisez des mesures définies pour évaluer les sorties des modèles. Ces mesures peuvent inclure la précision, la justesse, le rappel, la latence et l’utilisation des ressources, entre autres.

5. Analyse et comparaison
   Analysez les résultats pour comparer la performance des modèles. Des outils de visualisation et des classements sont souvent utilisés pour présenter clairement les conclusions.

6. Rapport
   Documentez les méthodologies, résultats et interprétations afin de fournir une compréhension complète des capacités et des limites des modèles.

Types de référentiels

Les référentiels peuvent être classés selon leur objectif et les aspects des modèles d’IA qu’ils évaluent :

• Référentiels spécifiques à une tâche :
  Conçus pour évaluer les modèles sur des tâches particulières, telles que la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel ou la reconnaissance vocale. Des exemples incluent ImageNet pour la classification d’images et SQuAD pour les questions-réponses.

• Référentiels complets :
  Évaluent les modèles sur un éventail de tâches pour mesurer la généralisation et les capacités globales. Des exemples incluent GLUE et SuperGLUE pour les modèles de langage.

• Référentiels de performance :
  Axés sur des mesures système telles que la vitesse, l’évolutivité et la consommation de ressources. MLPerf est un ensemble de référentiels bien connu dans cette catégorie.

• Référentiels d’équité et de biais :
  Évaluent les modèles sur les biais et l’équité entre différents groupes démographiques, garantissant la prise en compte des considérations éthiques.

Mesures utilisées pour l’étalonnage

Différentes mesures sont utilisées pour évaluer les modèles d’IA, en fonction des tâches et des résultats souhaités :

1. Mesures de précision

   • Précision : Proportion de résultats corrects (vrais positifs et vrais négatifs) sur le nombre total de cas examinés.
   • Justesse : Nombre de vrais positifs divisé par le nombre de vrais positifs et de faux positifs.
   • Rappel (sensibilité) : Nombre de vrais positifs divisé par le nombre de vrais positifs et de faux négatifs.
   • Score F1 : Moyenne harmonique de la justesse et du rappel, équilibrant les deux mesures.

2. Mesures de performance

   • Latence : Temps mis par le modèle pour produire une sortie après réception d’une entrée.
   • Débit : Nombre d’entrées que le modèle peut traiter dans un laps de temps donné.
   • Time to First Token (TTFT) : Pour les modèles de langage, temps entre la réception d’une requête et la génération du premier mot ou jeton.

3. Mesures d’utilisation des ressources

   • Utilisation de la mémoire : Quantité de RAM requise lors de l’inférence ou de l’entraînement du modèle.
   • Efficacité de calcul : Ressources de calcul consommées, souvent mesurées en FLOPS (opérations à virgule flottante par seconde).
   • Consommation d’énergie : Énergie utilisée par le modèle pendant son fonctionnement, importante pour le déploiement sur des appareils à puissance limitée.

4. Mesures de robustesse

   • Taux d’erreur : Fréquence des prédictions ou sorties incorrectes.
   • Robustesse face aux attaques : Capacité du modèle à résister à des entrées conçues pour le tromper.

5. Mesures d’équité

   • Parité démographique : Évalue si les résultats du modèle sont indépendants d’attributs sensibles comme la race ou le genre.
   • Égalité des chances : Évalue si la performance du modèle est cohérente entre différents groupes.

Exemples de référentiels

Classements de modèles Hugging Face

Hugging Face est une organisation de premier plan dans la communauté IA, reconnue pour ses bibliothèques open source et ses plateformes facilitant le développement et le partage de modèles d’IA, notamment dans le traitement du langage naturel (NLP).

• Description : Hugging Face propose des classements de modèles qui évaluent et classent les modèles d’IA en fonction de leur performance sur des référentiels NLP standardisés.
• Fonctionnement : Les développeurs soumettent leurs modèles à Hugging Face, où ils sont évalués sur des tâches spécifiques à l’aide de jeux de données comme GLUE, SuperGLUE ou SQuAD. Les résultats sont affichés sur des classements, permettant une comparaison transparente.
• Exemples de classements :
  • Classement GLUE : Classe les modèles sur une série de tâches NLP, dont l’analyse de sentiment, la similarité de phrases et l’inférence en langage naturel.
  • Classement SQuAD : Évalue la capacité des modèles à répondre à des questions sur la base d’un contexte donné, testant la compréhension et le raisonnement.

Autres référentiels

1. GLUE et SuperGLUE

   • GLUE (General Language Understanding Evaluation) : Ensemble de neuf tâches de compréhension de phrases anglaises pour évaluer les modèles sur différents défis NLP.
   • SuperGLUE : Extension de GLUE avec des tâches plus difficiles et des exigences de performance plus élevées, faisant progresser l’état de l’art en compréhension du langage.

2. Classements AI2

   • Développés par l’Allen Institute for AI, ces référentiels couvrent des tâches comme le raisonnement de sens commun, la compréhension scientifique et la compréhension de texte.

3. Référentiels d’OpenAI

   • OpenAI utilise des référentiels pour évaluer des modèles comme GPT-3 et GPT-4 sur des tâches telles que la génération de code, la résolution de problèmes mathématiques et des tests standardisés (ex. : SAT, GRE).

4. Référentiels LLM d’IBM

   • IBM évalue les grands modèles de langage (LLM) sur des capacités telles que la programmation, le raisonnement et les questions-réponses, fournissant des indications sur leur performance en entreprise.

5. Référentiels MLPerf

   • Suite de référentiels de référence standard pour le matériel et les logiciels d’apprentissage automatique, couvrant l’entraînement et l’inférence sur diverses tâches.

Cas d’utilisation

• Sélection de modèles
  L’étalonnage aide à choisir le modèle d’IA le plus adapté à une application spécifique. Par exemple, lors du développement d’un assistant IA pour le support client, les résultats d’étalonnage permettent de choisir un modèle performant pour comprendre et générer des réponses en langage naturel.

• Optimisation de la performance
  En identifiant la performance des modèles dans différentes conditions, les développeurs peuvent optimiser les modèles pour la rapidité, l’efficacité ou la précision. Par exemple, l’étalonnage peut révéler qu’un modèle consomme trop de mémoire, incitant à réduire sa taille sans nuire à la performance.

• Comparaison de différents modèles d’IA
  Les chercheurs doivent souvent comparer de nouveaux modèles à des modèles existants pour démontrer les progrès réalisés. L’étalonnage offre une méthode standardisée pour montrer les avancées, encourageant l’innovation continue.

• Recherche et développement
  L’étalonnage met en lumière les domaines où les modèles rencontrent des difficultés et oriente la recherche pour relever ces défis. Il favorise la collaboration au sein de la communauté IA, les chercheurs capitalisant sur les travaux existants pour repousser les limites du possible.

Outils et ressources pour l’étalonnage

Outil d’étalonnage de l’inférence pour la génération de texte

Développé par Hugging Face, l’outil d’étalonnage Text Generation Inference (TGI) permet de profiler et d’optimiser les modèles de génération de texte au-delà de simples mesures de débit.

• Fonctionnalités :

  • Analyse latence vs débit : Visualise les compromis entre la rapidité de traitement et le nombre de jetons générés par seconde.
  • Analyse du préremplissage et du décodage : Aide à comprendre le temps passé lors du traitement initial (préremplissage) par rapport à la génération des jetons suivants (décodage).

• Cas d’utilisation :

  • Optimisation du déploiement : Aide à configurer les déploiements de modèles pour équilibrer expérience utilisateur et efficacité opérationnelle.
  • Réglage de la performance : Permet d’affiner les paramètres pour répondre à des exigences spécifiques, comme minimiser le temps de réponse dans des applications de chat.

MLPerf

MLPerf est une initiative collaborative qui propose des référentiels pour évaluer la performance du matériel, des logiciels et des services d’apprentissage automatique.

• Composants :

  • MLPerf Training : Référentiels pour l’entraînement de modèles, couvrant des tâches comme la classification d’images, la détection d’objets et la traduction.
  • MLPerf Inference : Référentiels mesurant la rapidité et l’efficacité des modèles pour faire des prédictions, important pour les applications en temps réel.

• Importance :

  • Adoption industrielle : Largement utilisé par les fabricants de matériel et les fournisseurs cloud pour démontrer les capacités de leurs solutions IA.
  • Évaluation complète : Propose des référentiels couvrant divers domaines pour des évaluations approfondies.

Bonnes pratiques

Choix des référentiels appropriés

Sélectionnez des référentiels alignés avec l’application visée du modèle d’IA. Cela garantit la pertinence de l’évaluation et la transférabilité de la performance du modèle à des cas réels.

• Exemple : Pour une application de reconnaissance vocale, choisissez des référentiels comportant des accents variés, des vitesses de parole et des bruits de fond afin de refléter les conditions réelles.

Compréhension des limites

Soyez conscient des limites inhérentes aux référentiels :

• Biais des données : Les référentiels peuvent contenir des biais qui affectent la performance du modèle une fois déployé dans différents contextes.
• Surapprentissage : Les modèles peuvent exceller sur les jeux de données d’étalonnage mais échouer à généraliser sur de nouvelles données.

Éviter le surapprentissage sur les référentiels

Pour éviter une dépendance excessive à la performance sur référentiel :

• Diversifiez l’évaluation : Utilisez plusieurs référentiels pour évaluer différents aspects du modèle.
• Testez sur des données réelles : Validez la performance du modèle sur des jeux de données proches de l’environnement de déploiement.
• Mises à jour régulières : Actualisez continuellement les référentiels et méthodes d’évaluation pour intégrer les nouveaux défis et applications.

Limites et défis potentiels

• Manipulation des référentiels
  Il existe un risque que les modèles soient optimisés spécifiquement pour exceller sur les référentiels sans améliorer leur performance réelle, ce qui peut donner des résultats trompeurs et freiner le progrès authentique.

• Survalorisation de certaines mesures
  Se concentrer excessivement sur certaines mesures, comme la précision, peut occulter d’autres aspects importants tels que l’équité, l’interprétabilité et la robustesse.

• Biais des données
  Les référentiels ne sont parfois pas représentatifs de tous les groupes d’utilisateurs ou contextes, ce qui peut conduire à des modèles peu performants dans les populations sous-représentées.

• Nature dynamique de l’IA
  Les technologies d’IA évoluant rapidement, les référentiels doivent être mis à jour pour rester pertinents. Des référentiels obsolètes n’évaluent pas adéquatement les modèles modernes.

Recherche sur l’étalonnage des modèles d’IA

L’étalonnage des modèles d’IA est un aspect crucial pour comprendre et améliorer la performance des systèmes d’intelligence artificielle. Il consiste à évaluer les modèles d’IA selon des mesures et des jeux de données standardisés afin de garantir la précision, l’efficacité et la robustesse. Voici quelques publications scientifiques pertinentes qui explorent les méthodes et plateformes d’étalonnage, y compris des exemples comme les classements de modèles Hugging Face :

1. ScandEval : Un référentiel pour le traitement automatique des langues scandinaves

   • Auteur : Dan Saattrup Nielsen
   • Résumé : Cet article présente ScandEval, une plateforme d’étalonnage pour les langues scandinaves. Elle évalue des modèles préentraînés sur des tâches telles que l’acceptabilité linguistique et les questions-réponses à l’aide de nouveaux jeux de données. ScandEval permet d’étalonner des modèles déposés sur le Hugging Face Hub avec des résultats reproductibles. L’étude évalue plus de 100 modèles scandinaves ou multilingues et présente les résultats dans un classement en ligne. Elle met en évidence un transfert linguistique significatif entre langues scandinaves et montre que les modèles norvégiens, suédois et danois surpassent des modèles multilingues comme XLM-RoBERTa.

2. IA responsable dans les écosystèmes ouverts : concilier innovation, évaluation des risques et transparence

   • Auteurs : Mahasweta Chakraborti, Bert Joseph Prestoza, Nicholas Vincent, Seth Frey
   • Résumé : Cet article passe en revue les défis liés à la promotion d’une IA responsable et de la transparence dans les écosystèmes open source. Il examine le rôle de l’évaluation des performances pour mettre en lumière les limites et biais des modèles. Une étude sur 7903 projets Hugging Face a montré que la documentation des risques est liée aux pratiques d’évaluation, mais que les soumissions populaires aux classements manquaient souvent de responsabilité. Les résultats soulignent la nécessité de politiques conciliant innovation et développement éthique de l’IA.

3. Étude à grande échelle sur l’instrumentation des attaques dans la chaîne d’approvisionnement IA/ML via les modèles Hugging Face

   • Auteurs : Beatrice Casey, Joanna C. S. Santos, Mehdi Mirakhorli
   • Résumé : Cette étude explore les risques liés aux méthodes de sérialisation non sécurisées lors du partage de modèles d’apprentissage automatique sur Hugging Face. Elle montre que ces méthodes peuvent entraîner des vulnérabilités, permettant le partage de modèles malveillants. La recherche évalue la capacité de Hugging Face à détecter ces vulnérabilités et propose une technique de détection. Les résultats soulignent la nécessité de renforcer la sécurité sur les plateformes de partage de modèles.