Êtes-vous curieux de savoir comment fonctionnent les IA telles que ChatGPT et Wen Xinyiyan ? Ils sont tous basés sur de grands modèles de langage (LLM). Cet article utilisera une méthode simple et facile à comprendre. Même si vous n'avez qu'un niveau de mathématiques de deuxième année, vous pouvez comprendre le principe de fonctionnement du LLM. Nous partirons des concepts de base des réseaux de neurones et expliquerons progressivement les technologies de base telles que la numérisation de texte, la formation de modèles, les techniques avancées et l'architecture GPT et Transformer, vous amenant à découvrir le mystère du LLM.
Réseaux de neurones : la magie des nombres
Tout d’abord, il faut savoir qu’un réseau de neurones est comme un superordinateur, il ne peut traiter que des nombres. L’entrée et la sortie doivent être des nombres. Alors, comment lui faire comprendre le texte ?
Le secret est de convertir les mots en nombres. Par exemple, nous pouvons représenter chaque lettre par un nombre, comme a=1, b=2, etc. De cette manière, le réseau neuronal peut « lire » le texte.
Entraîner le modèle : laissez le réseau « apprendre » le langage
Avec le texte numérisé, l’étape suivante consiste à entraîner le modèle et à laisser le réseau neuronal « apprendre » les lois du langage.
Le processus de formation ressemble à un jeu de devinettes. Nous montrons au réseau un texte, tel que « Humpty Dumpty », et lui demandons de deviner quelle est la lettre suivante. S’il devine correctement, nous lui donnons une récompense ; s’il se trompe, nous lui donnons une pénalité. En devinant et en s'ajustant constamment, le réseau peut prédire la lettre suivante avec une précision croissante, pour finalement produire des phrases complètes telles que « Humpty Dumpty assis sur un mur ».
Techniques avancées : Rendre le modèle plus "intelligent"
Afin de rendre le modèle plus « intelligent », les chercheurs ont inventé de nombreuses techniques avancées, telles que :
Incorporation de mots : au lieu d'utiliser de simples nombres pour représenter les lettres, nous utilisons un ensemble de nombres (vecteurs) pour représenter chaque mot, ce qui peut décrire plus complètement la signification du mot.
Segmenteur de sous-mots : divisez les mots en unités plus petites (sous-mots), par exemple en divisant « chats » en « chat » et « s », ce qui peut réduire le vocabulaire et améliorer l'efficacité.
Mécanisme d'auto-attention : lorsque le modèle prédit le mot suivant, il ajustera le poids de la prédiction en fonction de tous les mots du contexte, tout comme nous comprenons la signification du mot en fonction du contexte lors de la lecture.
Connexion résiduelle : Afin d'éviter les difficultés de formation causées par un trop grand nombre de couches réseau, les chercheurs ont inventé la connexion résiduelle pour faciliter l'apprentissage du réseau.
Mécanisme d'attention multi-têtes : en exécutant plusieurs mécanismes d'attention en parallèle, le modèle peut comprendre le contexte sous différentes perspectives et améliorer la précision des prédictions.
Encodage positionnel : pour que le modèle comprenne l'ordre des mots, les chercheurs ajouteront des informations de position aux intégrations de mots, tout comme nous prêtons attention à l'ordre des mots lors de la lecture.
Architecture GPT : le « modèle » pour les modèles de langage à grande échelle
L'architecture GPT est actuellement l'une des architectures de modèles de langage à grande échelle les plus populaires. Elle constitue comme un « plan » qui guide la conception et la formation du modèle. L'architecture GPT combine intelligemment les techniques avancées mentionnées ci-dessus pour permettre au modèle d'apprendre et de générer efficacement le langage.
Transformer Architecture : la « révolution » des modèles de langage
L'architecture Transformer constitue une avancée majeure dans le domaine des modèles de langage ces dernières années. Elle améliore non seulement la précision de la prédiction, mais réduit également la difficulté de la formation, jetant ainsi les bases du développement de modèles de langage à grande échelle. L'architecture GPT a également évolué sur la base de l'architecture Transformer.
Référence : https://towardsdatascience.com/understanding-llms-from-scratch-using-middle-school-math-e602d27ec876
Grâce à l'explication de cet article, je pense que vous avez déjà une compréhension préliminaire des modèles de langage à grande échelle. Bien que le mécanisme interne du LLM soit très complexe, ses principes fondamentaux ne sont pas mystérieux. J'espère que cet article pourra vous aider à mieux comprendre cette technologie étonnante.