Ajustement Fin

ng adapte les modèles pré-entraînés à de nouvelles tâches en effectuant de légères modifications, réduisant ainsi les besoins en données et en ressources. Il s’agit de sélectionner un modèle, d’ajuster l’architecture, de geler/dégeler les couches et d’optimiser les hyperparamètres pour de meilleures performances.

Qu’est-ce que l’ajustement fin d’un modèle ?

L’ajustement fin d’un modèle est une technique d’apprentissage automatique qui consiste à prendre un modèle pré-entraîné et à effectuer de légères modifications pour l’adapter à une nouvelle tâche ou à un nouveau jeu de données spécifique. Au lieu de construire un modèle à partir de zéro—ce qui peut être long et coûteux en ressources—l’ajustement fin exploite les connaissances qu’un modèle a déjà acquises lors d’un entraînement préalable sur de grands ensembles de données. En ajustant les paramètres du modèle, les développeurs peuvent améliorer les performances sur une nouvelle tâche avec moins de données et de ressources de calcul.

L’ajustement fin est un sous-ensemble de l’apprentissage par transfert, où les connaissances acquises lors de la résolution d’un problème sont appliquées à un autre problème différent mais lié. En apprentissage profond, les modèles pré-entraînés (tels que ceux utilisés pour la reconnaissance d’images ou le traitement du langage naturel) ont appris des représentations qui peuvent être utiles pour de nouvelles tâches. L’ajustement fin ajuste ces représentations pour mieux répondre aux spécificités de la nouvelle tâche.

Comment l’ajustement fin d’un modèle est-il utilisé ?

L’ajustement fin sert à adapter des modèles pré-entraînés à de nouveaux domaines ou tâches de manière efficace. Le processus implique généralement plusieurs étapes clés :

1. Sélection d’un modèle pré-entraîné

Choisissez un modèle pré-entraîné qui correspond étroitement à la nouvelle tâche. Par exemple :

• Traitement du Langage Naturel (NLP) : Des modèles comme BERT, GPT-3 ou RoBERTa.
• Vision par Ordinateur : Des modèles comme ResNet, VGGNet ou Inception.

Ces modèles ont été entraînés sur de grands ensembles de données et ont appris des caractéristiques générales utiles comme point de départ.

2. Ajustement de l’architecture du modèle

Modifiez le modèle pour l’adapter à la nouvelle tâche :

• Remplacer les couches de sortie : Pour les tâches de classification, remplacez la couche finale pour qu’elle corresponde au nombre de classes du nouveau jeu de données.
• Ajouter de nouvelles couches : Ajoutez des couches supplémentaires pour augmenter la capacité du modèle à apprendre des caractéristiques spécifiques à la tâche.

3. Gel et dégel des couches

Décidez quelles couches entraîner :

• Geler les premières couches : Les couches initiales capturent des caractéristiques générales (par exemple, les contours dans les images) et peuvent rester inchangées.
• Dégeler les couches ultérieures : Les couches profondes capturent des caractéristiques plus spécifiques et sont entraînées avec les nouvelles données.
• Dégel progressif : Commencez par entraîner uniquement les nouvelles couches, puis dégeler progressivement les couches précédentes.

4. Entraînement avec de nouvelles données

Entraînez le modèle ajusté sur le nouveau jeu de données :

• Taux d’apprentissage réduit : Utilisez un taux d’apprentissage plus faible pour effectuer des ajustements subtils sans écraser les fonctionnalités acquises.
• Suivi des performances : Évaluez régulièrement le modèle sur les données de validation pour éviter le surapprentissage.

5. Ajustement des hyperparamètres

Optimisez les paramètres d’entraînement :

• Programmation du taux d’apprentissage : Ajustez le taux d’apprentissage pendant l’entraînement pour une meilleure convergence.
• Taille du lot et nombre d’époques : Expérimentez différentes tailles de lots et nombres d’époques pour améliorer les performances.

Entraînement vs. ajustement fin

Comprendre la différence entre l’entraînement à partir de zéro et l’ajustement fin est essentiel.

Entraînement à partir de zéro

• Point de départ : Les poids du modèle sont initialisés aléatoirement.
• Besoins en données : Nécessite de grandes quantités de données annotées.
• Ressources informatiques : Demande élevée ; l’entraînement de grands modèles est coûteux en ressources.
• Temps : Temps d’entraînement plus long car on part de poids aléatoires.
• Risque de surapprentissage : Plus élevé si les données sont insuffisantes.

Ajustement fin

• Point de départ : Commence avec un modèle pré-entraîné.
• Besoins en données : Efficace avec de petits ensembles de données spécifiques à la tâche.
• Ressources informatiques : Moins intensif ; temps d’entraînement plus courts.
• Temps : Convergence plus rapide car le modèle part de caractéristiques déjà apprises.
• Risque de surapprentissage : Réduit, mais toujours présent ; nécessite une surveillance attentive.

Techniques d’ajustement fin de modèles

Les méthodes d’ajustement fin varient selon la tâche et les ressources disponibles.

1. Ajustement fin complet

• Description : Tous les paramètres du modèle pré-entraîné sont mis à jour.
• Avantages : Potentiel de meilleures performances sur la nouvelle tâche.
• Inconvénients : Coûteux en calcul ; risque de surapprentissage.

2. Ajustement fin partiel (sélectif)

• Description : Seules certaines couches sont entraînées, les autres sont gelées.
• Sélection des couches :
  • Premières couches : Captent les caractéristiques générales ; souvent gelées.
  • Couches profondes : Captent les caractéristiques spécifiques ; généralement dégélées.
• Bénéfices : Réduit la charge de calcul ; conserve les connaissances générales.

3. Ajustement fin efficace en paramètres (PEFT)

• Objectif : Réduire le nombre de paramètres à entraîner.
• Techniques :
  • Adaptateurs :
    • Petits modules insérés dans le réseau.
    • Seuls les adaptateurs sont entraînés ; les poids originaux restent fixes.
  • Low-Rank Adaptation (LoRA) :
    • Introduit des matrices de rang faible pour approximer les mises à jour de poids.
    • Réduit considérablement les paramètres à entraîner.
  • Ajustement par invite (Prompt Tuning) :
    • Ajoute des invites entraînables à l’entrée.
    • Ajuste le comportement du modèle sans modifier les poids originaux.
• Avantages : Moins de mémoire et de besoins en calcul.

4. Ajustement fin additif

• Description : De nouvelles couches ou modules sont ajoutés au modèle.
• Entraînement : Seuls les composants ajoutés sont entraînés.
• Cas d’usage : Lorsque le modèle original doit rester inchangé.

5. Ajustement du taux d’apprentissage

• Taux d’apprentissage par couche :
  • Différentes couches sont entraînées avec des taux d’apprentissage différents.
  • Permet un contrôle plus fin de l’entraînement.

Ajustement fin des grands modèles de langage (LLMs)

Les LLMs comme GPT-3 et BERT nécessitent des considérations particulières.

1. Ajustement par instruction

• Objectif : Apprendre aux modèles à mieux suivre les instructions humaines.
• Méthode :
  • Création de jeu de données : Collecter des paires (instruction, réponse).
  • Entraînement : Ajuster finement le modèle sur cet ensemble de données.
• Résultat : Les modèles génèrent des réponses plus utiles et pertinentes.

2. Apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF)

• Objectif : Aligner les sorties du modèle avec les préférences humaines.
• Processus :
  1. Ajustement fin supervisé :
     • Entraîner le modèle sur un jeu de données avec des réponses correctes.
  2. Modélisation de la récompense :
     • Les humains classent les sorties ; un modèle de récompense apprend à prédire ces classements.
  3. Optimisation de la politique :
     • Utiliser l’apprentissage par renforcement pour ajuster le modèle afin de maximiser les récompenses.
• Bénéfice : Génère des sorties plus alignées sur les valeurs humaines.

3. Considérations pour les LLMs

• Ressources informatiques :
  • Les LLMs sont volumineux ; leur ajustement fin exige d’importantes ressources.
• Qualité des données :
  • Assurez-vous que les données d’ajustement fin sont de haute qualité pour éviter l’introduction de biais.
• Implications éthiques :
  • Soyez attentif à l’impact potentiel et aux usages détournés.

Considérations et meilleures pratiques

Un ajustement fin réussi nécessite une planification et une exécution soignées.

1. Éviter le surapprentissage

• Risque : Le modèle fonctionne bien sur les données d’entraînement mais mal sur de nouvelles données.
• Atténuation :
  • Augmentation des données : Diversifiez le jeu de données.
  • Techniques de régularisation : Utilisez le dropout, la décroissance de poids.
  • Arrêt précoce : Arrêtez l’entraînement si les performances sur la validation se détériorent.

2. Qualité du jeu de données

• Importance : Le modèle ajusté est aussi bon que les données utilisées.
• Actions :
  • Nettoyage des données : Supprimez les erreurs et incohérences.
  • Données équilibrées : Assurez-vous que toutes les classes ou catégories sont représentées.

3. Taux d’apprentissage

• Stratégie : Utilisez des taux d’apprentissage plus faibles pour l’ajustement fin.
• Raison : Évite de grandes mises à jour de poids qui pourraient effacer les caractéristiques apprises.

4. Stratégie de gel des couches

• Facteurs de décision :
  • Similarité des tâches : Des tâches similaires nécessitent moins d’ajustements.
  • Taille des données : Les petits jeux de données peuvent bénéficier du gel de plus de couches.

5. Optimisation des hyperparamètres

• Approche :
  • Testez différents paramètres.
  • Utilisez des techniques comme la recherche sur grille ou l’optimisation bayésienne.

6. Considérations éthiques

• Biais et équité :
  • Évaluez les sorties pour détecter les biais.
  • Utilisez des jeux de données diversifiés et représentatifs.
• Confidentialité :
  • Assurez-vous que l’utilisation des données respecte les réglementations telles que le RGPD.
• Transparence :
  • Soyez clair sur les capacités et les limites du modèle.

7. Suivi et évaluation

• Sélection des métriques :
  • Choisissez des métriques alignées sur les objectifs de la tâche.
• Tests réguliers :
  • Évaluez sur des données non vues pour vérifier la généralisation.
• Journalisation et documentation :
  • Tenez des notes détaillées sur les expériences et les résultats.

Métriques pour évaluer les modèles ajustés finement

Le choix des bonnes métriques est essentiel.

Tâches de classification

• Exactitude : Justesse globale.
• Précision : Prédictions positives correctes vs. total des prédictions positives.
• Rappel : Prédictions positives correctes vs. nombre réel de positifs.
• Score F1 : Moyenne harmonique de la précision et du rappel.
• Matrice de confusion : Représentation visuelle des erreurs de prédiction.

Tâches de régression

• Erreur quadratique moyenne (MSE) : Moyenne des carrés des différences.
• Erreur absolue moyenne (MAE) : Moyenne des valeurs absolues des différences.
• R-carré : Proportion de la variance expliquée par le modèle.

Tâches de génération de langage

• Score BLEU : Mesure le recouvrement textuel.
• Score ROUGE : Se concentre sur le rappel en synthèse.
• Perplexité : Mesure la capacité du modèle à prédire un échantillon.

Tâches de génération d’images

• Inception Score (IS) : Évalue la qualité et la diversité des images.
• Fréchet Inception Distance (FID) : Mesure la similarité entre les images générées et réelles.

Recherche sur l’ajustement fin des modèles

L’ajustement fin des modèles est un processus clé pour adapter les modèles pré-entraînés à des tâches spécifiques, améliorant ainsi les performances et l’efficacité. Des études récentes ont exploré des stratégies innovantes pour améliorer ce processus.

1. Ajustement fin partiel : Un successeur à l’ajustement fin complet pour les Vision Transformers
   Cette recherche introduit l’ajustement fin partiel comme alternative à l’ajustement fin complet pour les vision transformers. L’étude montre que l’ajustement fin partiel peut améliorer à la fois l’efficacité et la précision. Les chercheurs ont validé différentes stratégies d’ajustement partiel sur divers ensembles de données et architectures, découvrant que certaines stratégies, telles que la focalisation sur les réseaux feedforward (FFN) ou les couches d’attention, peuvent surpasser l’ajustement complet avec moins de paramètres. Une nouvelle métrique “fine-tuned angle” a été proposée pour aider à sélectionner les couches appropriées, offrant ainsi une approche flexible adaptable à divers scénarios. L’étude conclut que l’ajustement fin partiel peut améliorer la performance et la généralisation des modèles avec moins de paramètres. Lire la suite
2. LayerNorm : Un composant clé de l’ajustement fin efficace en paramètres
   Cet article examine le rôle du LayerNorm dans l’ajustement fin efficace en paramètres, en particulier dans les modèles BERT. Les auteurs ont constaté que le LayerNorm de sortie subit des modifications significatives lors de l’ajustement fin sur diverses tâches de NLP. En se concentrant uniquement sur l’ajustement du LayerNorm, des performances comparables, voire supérieures, à l’ajustement complet ont été obtenues. L’étude a utilisé l’information de Fisher pour identifier des sous-ensembles critiques du LayerNorm, montrant que l’ajustement d’une petite partie du LayerNorm peut résoudre de nombreuses tâches NLP avec une perte de performance minimale. Lire la suite
3. Vers une IA verte dans l’ajustement fin des grands modèles de langage via la rétropropagation adaptative
   Cette étude aborde l’impact environnemental de l’ajustement fin des grands modèles de langage (LLMs) en proposant des méthodes de rétropropagation adaptative. Bien que l’ajustement fin soit efficace, il est énergivore et contribue à une forte empreinte carbone. La recherche suggère que les techniques d’ajustement fin efficaces existantes ne parviennent pas à réduire suffisamment le coût computationnel associé à la rétropropagation. L’article souligne la nécessité de stratégies adaptatives pour atténuer l’impact environnemental, en corrélant la réduction des FLOPs avec la diminution de la consommation d’énergie. Lire la suite