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La formation commence par les données
La formation d'un modèle d'IA commence par des données. En fonction du modèle, ces données peuvent être du texte, des images, de l'audio, du code, de la vidéo, des mesures scientifiques ou des enregistrements structurés.
Les grands modèles de langage sont formés sur de vastes collections de textes et de codes afin d'apprendre les relations statistiques entre les mots, les concepts, les instructions et les résultats.
La qualité, la diversité et la structure des données d'apprentissage influencent fortement ce que le modèle peut apprendre, son degré de généralisation et ses limites.
Réseaux neuronaux et paramètres
Les modèles d'IA modernes sont généralement basés sur des réseaux neuronaux. Ces réseaux contiennent de nombreuses couches d'opérations mathématiques qui transforment les données d'entrée en prédictions ou en sorties générées.
Les valeurs internes ajustées au cours de la formation sont appelées paramètres. Les grands modèles d'IA peuvent contenir des milliards, voire des trillions de paramètres.
L'entraînement est le processus d'ajustement de ces paramètres afin que le modèle devienne plus performant pour prédire, classer, générer ou raisonner sur de nouvelles données.
Comment l'apprentissage se déroule-t-il réellement ?
Au cours de la formation, le modèle traite des exemples et produit des prédictions. Ces prédictions sont comparées aux résultats attendus ou aux objectifs de la formation.
Lorsque le modèle commet des erreurs, les algorithmes d'optimisation ajustent légèrement ses paramètres. Ce processus est répété de nombreuses fois sur d'énormes ensembles de données.
Au fil du temps, le modèle apprend des modèles statistiques qui lui permettent de produire des résultats plus utiles lorsqu'il reçoit ultérieurement de nouvelles invites ou entrées.
Pourquoi la formation nécessite-t-elle autant de calculs ?
La formation de grands modèles d'IA nécessite des calculs massifs, car des milliards de paramètres doivent être mis à jour de manière répétée à partir d'énormes volumes de données.
Ce processus est généralement réparti sur de grandes grappes de GPU dans des centres de données spécialisés. Les GPU effectuent des opérations mathématiques parallèles beaucoup plus rapidement que les processeurs conventionnels.
Plus le modèle et l'ensemble de données sont importants, plus le calcul, l'électricité, le refroidissement et l'infrastructure sont nécessaires.
Combien de temps dure la formation à l'IA ?
La durée de la formation varie considérablement. Les petits modèles peuvent être formés en quelques minutes ou quelques heures, tandis que les modèles de pointe peuvent nécessiter des semaines ou des mois de calcul coordonné.
Le temps d'apprentissage dépend de la taille du modèle, de la taille du jeu de données, de la disponibilité du matériel, des techniques d'optimisation et du nombre de GPU utilisés en parallèle.
Les grands laboratoires d'IA investissent massivement dans l'infrastructure car des cycles de formation plus rapides leur permettent de tester plus d'idées, d'améliorer les modèles plus rapidement et de déployer de nouveaux systèmes plus tôt.
Formation et inférence
La formation et l'inférence sont des phases différentes de l'infrastructure d'IA. La formation crée ou met à jour le modèle, tandis que l'inférence utilise le modèle formé pour répondre aux demandes des utilisateurs.
La formation est généralement concentrée et extrêmement gourmande en ressources informatiques. L'inférence est continue, car les systèmes d'IA déployés peuvent servir des millions d'invites chaque jour.
Ces deux phases ont une incidence sur la demande d'électricité, l'utilisation des GPU et l'impact environnemental de l'IA moderne.
L'avenir de la formation à l'IA
La formation à l'IA devrait devenir plus efficace grâce à un meilleur matériel, des algorithmes améliorés, des modèles spécialisés plus petits et des pipelines de données plus optimisés.
Dans le même temps, la demande de modèles plus performants continue d'augmenter. Les améliorations de l'efficacité peuvent réduire le coût des charges de travail individuelles alors que la demande totale de calcul continue d'augmenter.
Il est essentiel de comprendre comment les modèles d'IA sont formés pour évaluer l'avenir de l'infrastructure de l'IA, l'utilisation de l'énergie et le progrès technologique.