Ajustement fin de Gemma : Guide pratique

L’Attrait de l’Ajustement Fin : Au-Delà des Limites de RAG

L’évolution rapide des grands modèles de langage (LLM) a ouvert des possibilités passionnantes pour adapter ces outils puissants à des tâches et des ensembles de données spécifiques. L’ajustement fin, un processus consistant à entraîner davantage un modèle pré-entraîné sur un ensemble de données plus petit et spécifique à un domaine, est apparu comme une alternative intéressante aux approches de génération augmentée par récupération (RAG), en particulier lorsqu’il s’agit de bases de code et de documentation propriétaires ou internes. Cet article explore les aspects pratiques de l’ajustement fin, ses avantages et ses limites, et présente des cas d’utilisation réels dans divers secteurs.

Les systèmes RAG, bien que précieux, ont souvent du mal à saisir pleinement les nuances et les complexités des bases de code spécialisées ou de la documentation interne. Leur dépendance à la récupération d’informations pertinentes à partir d’un corpus plus large peut entraîner des limitations dans la compréhension des modèles et des relations spécifiques au contexte. L’ajustement fin, en revanche, offre la possibilité d’imprégner un modèle d’une compréhension plus approfondie du domaine cible, ce qui conduit à des résultats plus précis et pertinents.

Le processus d’adaptation du code pour l’ajustement fin implique de le transformer dans un format approprié, généralement une série de paires entrée-sortie ou des représentations de données structurées. L’effort requis pour cette transformation peut varier en fonction de la complexité et de l’organisation de la base de code. Cependant, plusieurs outils et techniques, notamment les bibliothèques Hugging Face et les exemples de scripts, peuvent considérablement rationaliser ce processus.

Naviguer dans le Paysage de l’Ajustement Fin : Défis et Considérations

Bien que l’ajustement fin soit très prometteur, il est essentiel de reconnaître les défis et les compromis inhérents :

• Dépendance à la Version du Modèle : L’ajustement fin vous lie à une version spécifique d’un modèle de base. La mise à niveau vers des modèles plus récents pourrait nécessiter de répéter le processus d’ajustement fin, ce qui pourrait entraîner des coûts supplémentaires en temps et en ressources.
• Ajustement Fin Continu : À mesure que la base de code sous-jacente évolue, le modèle ajusté finement peut devenir obsolète. L’ajustement fin continu, bien qu’idéal, présente son propre ensemble de complexités opérationnelles.
• L’Alchimie de l’Ajustement Fin : Malgré les progrès dans le domaine, l’ajustement fin conserve encore une part d’art. L’obtention de résultats optimaux nécessite souvent une expérimentation et un réglage minutieux des paramètres.
• Gestion du Cycle de Vie : Les aspects pratiques de la gestion des modèles ajustés finement, y compris les mises à jour des données, la gestion des versions des modèles et l’infrastructure de service, posent des défis importants, en particulier dans les grandes organisations.

L’Ajustement Fin en Action : Cas d’Utilisation Réels

Malgré ces défis, l’ajustement fin a trouvé des applications réussies dans divers domaines :

• Gestion des Connaissances Internes : Les grandes organisations tirent parti de l’ajustement fin pour améliorer leurs bases de connaissances internes. En entraînant des modèles sur du code propriétaire, de la documentation et des workflows, elles peuvent créer des assistants intelligents qui comprennent le contexte spécifique de l’organisation.
• Guidage Prédictif des Processus : Dans les workflows complexes, les modèles ajustés finement peuvent prédire les prochaines étapes d’un processus, guidant les utilisateurs à travers des tâches complexes. Par exemple, un logiciel peut être développé pour mettre en évidence les sections pertinentes d’une interface utilisateur (DOM) en fonction de l’activité actuelle de l’utilisateur. L’ajustement fin dans de tels cas implique généralement une grande quantité de données JSON et DOM.
• Complétion et Génération de Code : L’ajustement fin, en particulier les techniques telles que ‘fill in the middle’, peut améliorer considérablement les capacités de complétion de code dans les environnements de développement intégrés (IDE). Le processus implique généralement l’extraction d’une section de code d’un fichier et la tâche de l’IA de prédire la pièce manquante.
• Applications Financières, Juridiques et de Santé : Les industries avec des exigences strictes en matière de confidentialité et de précision des données adoptent de plus en plus l’ajustement fin. Il s’agit notamment d’applications telles que :
  • Trading et analyse de données en temps réel
  • Analyse des titres et création de signaux
  • Diagnostic médical et traitement de documents
• Distillation de Modèle : L’ajustement fin peut être utilisé pour distiller les connaissances d’un modèle plus grand et plus puissant dans un modèle plus petit et plus efficace. Ceci est particulièrement utile pour déployer des modèles sur des appareils aux ressources limitées.
• Apprentissage par Renforcement à partir de Feedback Humain (RLHF) et Optimisation Directe des Préférences (DPO) : Les organisations disposant de données de feedback utilisateur étendues peuvent tirer parti de techniques d’ajustement fin telles que DPO pour aligner les modèles sur les préférences des utilisateurs.
• Modèles de Langage Visuel (VLM) : L’ajustement fin s’avère inestimable pour améliorer les capacités des VLM, en particulier dans des tâches telles que :
  • Extraction de données à partir de documents structurés (formulaires, rapports)
  • Amélioration de la compréhension et de l’analyse des images
  • Facilitation de la production précise et structurée des VLM

Une Note sur les Modèles de Langage Visuel :

L’utilisation de petits modèles de vision quantifiés (paramètres 2B-7B) dans les applications de bureau est un développement particulièrement intéressant. Bien que les capacités de compréhension d’image brute ne diffèrent pas radicalement avec un ajustement fin LORA léger, la capacité à obtenir une sortie structurée, verbeuse et contextuellement pertinente est considérablement améliorée. Cet ajustement fin permet aux petits modèles de produire de manière fiable des résultats qui correspondent aux attentes des applications en aval.

Stratégies et Techniques d’Ajustement Fin

Plusieurs stratégies et techniques peuvent être employées pour optimiser le processus d’ajustement fin :

• Adaptation de Bas Rang (LoRA) : LoRA est une technique d’ajustement fin économe en mémoire qui se concentre sur la mise à jour d’une petite fraction seulement des paramètres du modèle. Cela permet d’ajuster finement des modèles plus grands, même sur du matériel aux ressources limitées.
• Quantification : La réduction de la précision des paramètres du modèle (par exemple, à 4 bits) peut réduire considérablement l’empreinte mémoire et les besoins de calcul, rendant l’ajustement fin plus accessible.
• Sélection du Modèle de Chat : Le choix du modèle de chat approprié est crucial pour garantir que le modèle ajusté finement interagit efficacement dans un contexte conversationnel. De nombreux utilisateurs négligent cette étape, ce qui conduit à des performances sous-optimales.
• Optimisation de Préservation du Rang Généralisée (GRPO) : GRPO est une technique puissante pour l’ajustement fin du raisonnement, en particulier lorsque les données étiquetées ‘chain-of-thought’ ne sont pas disponibles. Elle permet un ajustement fin en utilisant uniquement les entrées et les sorties, ainsi que des fonctions de récompense personnalisées.
• Fusion de Modèles : Des techniques telles que TIES (introduites dans mergekit) permettent de fusionner les poids du modèle de base, du modèle ajusté finement (modèle d’étape) et du modèle de chat. Cela peut créer un modèle final qui conserve les forces des trois.
• Ajustement Fin Itératif : Pour les applications de recherche, l’alimentation itérative de morceaux de code ou de documents au LLM peut améliorer les performances. Cette approche peut atténuer le problème de la ‘botte de foin’, où les LLM ont du mal avec des contextes très larges.

Considérations Matérielles et d’Infrastructure

Les exigences matérielles pour l’ajustement fin dépendent de la taille du modèle et des techniques choisies :

• GPU Unique : Pour les petits modèles et l’expérimentation, un seul GPU grand public (par exemple, 4090, 5090) peut suffire. Cependant, l’entraînement peut encore prendre plusieurs heures.
• GPU Basés sur le Cloud : Des services en ligne tels que RunPod, Vast.ai et Google Colab donnent accès à des GPU haute puissance (par exemple, H100) sur une base locative. C’est souvent l’option la plus rentable pour les modèles plus grands ou les entraînements plus longs.
• Mise à l’Échelle Multi-GPU et Multi-Nœuds : Bien que possible, la mise à l’échelle sur plusieurs nœuds ou GPU est généralement plus complexe que la mise à l’échelle au sein d’une seule machine avec des GPU plus grands et plus nombreux.
• Apple Silicon (Mac) : Les Mac avec une mémoire unifiée importante (par exemple, 128 Go) peuvent être utilisés pour entraîner des adaptateurs LORA, bien qu’à un rythme plus lent que les GPU NVIDIA.

Inférence et Déploiement

Une fois qu’un modèle est ajusté finement, son déploiement pour l’inférence présente son propre ensemble de considérations :

• Auto-Hébergement : L’auto-hébergement permet un plus grand contrôle et une plus grande personnalisation, mais nécessite la gestion de l’infrastructure. Des outils tels que vLLM (pour l’inférence) et des solutions de tunneling (par exemple, basées sur SSH) peuvent simplifier ce processus.
• Fournisseurs LoRA Serverless : Des services tels que Together AI offrent un déploiement serverless des adaptateurs LoRA, éliminant le besoin de gérer l’infrastructure et n’entraînant souvent aucun coût supplémentaire au-delà du prix du modèle de base.
• Modèles Quantifiés : Le déploiement de versions quantifiées 4 bits de modèles ajustés finement peut réduire considérablement les coûts d’inférence et les besoins en ressources.
• OpenAI et Google Cloud : Ces plateformes offrent également des services d’ajustement fin et d’inférence, fournissant une solution évolutive et gérée.

Le Facteur Coût

Le coût de l’ajustement fin peut varier considérablement en fonction de l’approche choisie :

• Location de GPU : La location de GPU A100 pendant quelques heures peut coûter de l’ordre de quelques dizaines de dollars. Il s’agit d’un coût unique pour l’ajustement fin.
• Coûts d’Inférence : L’exécution de l’inférence avec le modèle résultant peut entraîner des coûts permanents, atteignant potentiellement des centaines ou des milliers de dollars par mois pour les applications de production.
• Options Gratuites/à Faible Coût : Google Colab offre du temps GPU gratuit (avec des limitations), et Kaggle fournit 30 heures gratuites par semaine. Ces plateformes peuvent convenir à l’expérimentation et à l’ajustement fin à plus petite échelle.

L’Avenir de l’Ajustement Fin

Le domaine de l’ajustement fin évolue rapidement. À mesure que les modèles deviennent plus performants et efficaces, et que les outils et techniques continuent de s’améliorer, l’ajustement fin est appelé à devenir encore plus accessible et percutant. Le développement d’un meilleur support pour des tâches telles que l’appel d’outils et la génération de sorties structurées améliorera encore la praticité de l’ajustement fin pour les applications du monde réel. La tendance vers un ajustement fin plus accessible, en particulier avec des modèles plus petits, QLoRA et GRPO, ouvre des possibilités d’expérimentation et d’innovation pour les individus et les petites équipes.