Comprendre l’évolution des modèles de langage grâce à la phylogénétique
Ce document présente une méthode innovante, appelée PhyloLM, qui adapte les algorithmes phylogénétiques aux grands modèles de langage (LLM) afin d’explorer leurs relations et de prédire leurs performances dans les benchmarks. En considérant les modèles comme des “populations” et les tokens générés comme des “allèles”, PhyloLM calcule une métrique de distance phylogénétique permettant de construire des dendrogrammes qui capturent les relations connues entre les LLM. De plus, cette distance phylogénétique s’avère être un bon prédicteur des performances des modèles, ouvrant la voie à une évaluation peu coûteuse de leurs capacités fonctionnelles.
Points clés
- PhyloLM adapte les algorithmes phylogénétiques pour étudier les relations entre les grands modèles de langage (LLM)
- La méthode considère les modèles comme des “populations” et les tokens générés comme des “allèles”
- Elle calcule une métrique de distance phylogénétique basée sur la similarité des sorties des LLM
- Cette distance permet de construire des dendrogrammes capturant les relations connues entre 111 modèles open-source et 45 modèles fermés
- La distance phylogénétique prédit également les performances des modèles dans les benchmarks standard
- Cette approche ouvre la voie à une évaluation peu coûteuse des capacités fonctionnelles des LLM
À retenir
Les résultats de cette étude sont particulièrement intéressants, car ils démontrent le potentiel d’utiliser des méthodes issues de la génétique pour mieux comprendre l’évolution et les capacités des grands modèles de langage. Bien que des limitations subsistent, ce travail pionnier ouvre la voie à de nouvelles recherches passionnantes visant à affiner ces algorithmes phylogénétiques pour qu’ils correspondent encore mieux au cadre des LLM. Qui sait, peut-être que dans un avenir proche, nous pourrons prédire les performances d’un modèle de langage avant même de l’avoir entraîné ! Tout un programme.
Sources
Quiz sur le document: 10 questions
