Y a t il un intérêt à continuer l’apprentissage d’un modèle Mistral 7b par exemple ?

Alors il y a plusieurs façons de comprendre cette question, et oui à toutes ses acceptations.

1. Si tu parle de continuer l’entraînement total du modèle: oui, on sait que la plupart (tous?) les modèles disponibles sont sous-entraînés. Il y a un point où on ne gagne qu’un petit peu en continuant d’entraîner longtemps mais le gain continue à être positif, donc oui. Par contre ça prend beaucoup plus de VRAM que de faire tourner une version du modèle en inférence. Je ne sais plus quel est le multiplicateur mais c’était 16 ou 24x je ne sais plus par rapport à un modèle quantizé.

2. Si tu parles de le spécialiser, tu veux peut être parler de fine-tuning. Dans ce cas là, c’est tout à fait possible sur une machine même modeste grâce à des optimisations de type LORA (et on a peut être inventé d’autres moyens d’accélérer ça depuis?) qui te permettent de n’entraîner que de petite touches du modèle. Par contre là, attention! J’ai essayé de faire ça en espérant apprendre de nouveaux faits à un modèle, et ça n’a pas marché. Le fine-tuning permet de facilement changer le “style” de sorte d’un domaine. Par exemple si tu veux lui donner une certaine personnalité, lui faire apprendre une autre langue ou lui faire utiliser une API particulière. Par contre ça marche assez mal pour les nouveaux fait et risque d’augmenter ses hallucinations (car tu lui apprends à répondre des choses non présentes dans ses “couches profondes” de connaissances. C’était à l’époque de Llama2, ça a peut être changé depuis je n’ai pas réessayé, mais il y a une raison pour laquelle les gens qui veulent faire apprendre de nouvelles connaissances à un système préfèrent le RAG.

Quel est l’intérêt pour Mistral de donner son modèle ? D’ailleurs Il me semble qu’ils ont arrêté.

Dés le début Mistral a joué franc jeu, il faut le leur reconnaître: ils avait prévenu que leurs plus gros modèles seraient fermés. Ils ont donné des modèles très bons, petits en libre pour se faire connaître et ça a marché et valu le coup. Une réputation comme la leur vaut des milliards, ça leur a coûté des millions. C’est une bonne affaire.

Llama est libre aussi. Quel retour de la communauté attendent- ils ?

Llama, pour ceux qui ne le savent pas, c’est Meta, donc Facebook derrière. C’est pas de l’angélisme (à part pour Yann Le Cun, leur directeur IA semble vraiment idéologiquement pour l’IA open source, un gros <3 pour lui) et Zuckerberg le disait clairement, posément, cyniquement: “notre gros modèle a coûté ~10 milliards à entraîner [je pense que c’est exagéré mais c’était cher quand même]. dans les 10 prochaines années on va dépenser autour de 100 milliards en IA. Si la communauté open source rend nos modèles 10% plus performants, on s’y retrouve”. C’est imparable. Eux sont utilisateurs, pas vendeurs, et ils préfèrent des bons modèles qui tournent chez eux que de dépendre du bon vouloir d’OpenAI. Et la communauté a déjà probablement fait plus qu’améliorer de 10% leurs perfs donc bon calcul pour Zuck.

Il semblerait que chatgpt soit devenu bon aux échecs. J’ai donc entendu parler de sondes qui semblent montrer que le RN c’est fait une représentation de l’échiquier. Qu’est ce que ces sondes et comment sont elles construites ?

Les modèles spécialisés enfoncent ChatGPT aux échecs (pour donner une idée, le Elo d’un débutant aux échecs est de 1000, le champion humain actuel, Magnus Carlsen est à 2800, le meilleur soft est à 3600).

Mais oui, c’est intéressant parce que ChatGPT a des capacités émergentes en la matière. Ces sondes sont faites par des gens qui ont accès au modèle pendant qu’il tourne et viennent regarder les “neurones” activés dans les différentes couches du modèle. Je ne sais pas comment ils ont fait dans le cas présent mais une façon de faire pourrait être de poser un problème d’échec et de demander à ChatGPT de compéter “la case C2 contient” puis “la case C3 contient”, etc. et regarder quels zones sont activées. Il y a probablement une couche d’attention où “l’état mental” de l’échiquier est contenu.

Sur ChatGPT, seul OpenAI est capable de faire ça, mais sur des modèles ouverts, toute personne faisant tourner le modèle peut faire une manip du même genre. Ces réseaux ne sont pas totalement des boites noires: on peut aller bidouiller à l’intérieur. On parle de boite noire parce qu’il n’est pas nécessaire de le faire, mais on peut les ouvrir, on a la clef, quand ils ne sont pas propriétaire.

Enfin est il facile de retourner un RN ? C’est à dire de donner une réponse et avoir le prompt correspondant ?

Oui! Il s’agit de faire une passe d’apprentissage où on fixe les paramètres du modèle et on “apprend” le prompt. Je ne l’ai jamais fait, la théorie est assez simple, je ne sais pas si c’est difficile en pratique, mais des gens qui explorent la sécurité des modèles utilisent ça. Ils vont par exemple trouver qu’une séquence du genre “%!!%(#@*…{{{32!(D le président de la France est” va faire bugger le modèle et lui faire sortir “Michaël Youn”.