Quelles sont les différentes approches pour augmenter les capacités des modèles de langage ?
Cet article explore trois techniques utilisées pour enrichir les connaissances des modèles de langage pré-entraînés : le fine-tuning complet du modèle, l’approche LoRA et la génération augmentée par récupération (RAG). L’auteur compare les avantages et les inconvénients de chaque méthode, fournissant des explications détaillées sur leur fonctionnement et leur mise en œuvre.
Points clés
- Le fine-tuning complet du modèle ajuste tous les poids du modèle pré-entraîné sur un nouveau jeu de données, mais peut être coûteux pour les grands modèles de langage
- LoRA décompose les matrices de poids du modèle original en matrices de rang faible, permettant un fine-tuning plus rapide et économique
- RAG utilise un système de récupération d’informations pour enrichir la génération de texte, sans avoir à fine-tuner le modèle
- RAG est bien adapté aux systèmes de question-réponse, mais a des limites pour des tâches plus complexes comme la summarization
- Les problèmes de RAG incluent le fait que les questions et les réponses ont des structures très différentes, et que le modèle de langage ne voit que les documents les plus similaires, sans avoir accès à l’ensemble des informations
À retenir
Chaque approche a ses avantages et ses inconvénients. Le fine-tuning complet reste la méthode la plus puissante mais la plus coûteuse, tandis que LoRA et RAG offrent des alternatives plus légères et économiques. Le choix dépendra des besoins spécifiques du projet et des ressources disponibles. Mais dans tous les cas, il est clair que l’enrichissement des modèles de langage est un domaine en pleine évolution, avec de nombreuses pistes passionnantes à explorer !
Sources
