optimisez votre modèle IA efficacement

Le prompt tuning est une technique permettant d’enseigner aux modèles d’IA de meilleures performances en optimisant les vecteurs d’apprentissage appelés “soft prompts”. Au lieu de réentraîner et de modifier l’ensemble du modèle, vous ne travaillez qu’avec ces vecteurs, ce qui rend le modèle plus efficace tout en obtenant de meilleures performances pour vos besoins spécifiques.

Le processus suit cinq étapes simples : vous créez des vecteurs susceptibles d’être entraînés, vous les testez avec le modèle et vous mesurez leurs performances. Ensuite, le système apporte automatiquement des améliorations et met à jour les prompts par le biais de cycles répétés jusqu’à ce que vous obteniez systématiquement de meilleurs résultats.

Dans ce guide, nous décrirons ces étapes en détail, nous nous pencherons sur le fonctionnement du prompt tuning, nous explorerons des applications réelles dans différents secteurs, nous partagerons des stratégies éprouvées pour obtenir les meilleurs résultats et nous verrons comment cette méthode se positionne par rapport aux techniques de fine tuning standard.

Qu’est-ce que le prompt tuning ?

Le prompt tuning consiste à personnaliser les modèles IA en formant un petit ensemble de vecteurs spéciaux qui guident la façon dont le modèle réagit, plutôt que de modifier le modèle lui-même. Cette technique s’appuie sur une incitation douce pour s’adapter automatiquement et obtenir de meilleurs résultats dans le cadre de vos tâches spécifiques.

Qu’est-ce que le soft prompting ?

Le soft prompting est un processus d’amélioration des performances qui utilise des vecteurs numériques entraînables au lieu de mots normaux pour communiquer avec les modèles d’IA. Alors que le prompt engineering traditionnel implique la création manuelle de la phrase parfaite, le soft prompting laisse le système découvrir sa propre approche, qui est souvent plus performante que tout ce que l’homme pourrait écrire.

Voici comment cela fonctionne : lorsque vous écrivez “Veuillez résumer ce texte de manière professionnelle”, vous utilisez des prompts explicites. Il s’agit de mots réels que l’IA lit, tout comme vous.

Le soft prompting adopte une approche différente en utilisant des modèles numériques qui véhiculent des idées que l’IA comprend, sans être liés à des mots spécifiques que nous reconnaîtrions. Le système développe sa propre méthode de communication qui fonctionne mieux que le langage humain pour de nombreuses tâches.

C’est là qu’intervient le soft prompt tuning. Il s’appuie sur cette base en formant ces modèles numériques à vos tâches spécifiques. Le système apprend quelles sont les combinaisons qui produisent systématiquement les résultats que vous souhaitez, créant ainsi une approche de communication personnalisée parfaitement adaptée à vos besoins.

Une fois que vous avez formé ces soft prompts, elles fonctionnent pour des tâches similaires, ce qui vous permet d’obtenir de meilleures performances sans avoir à repartir de zéro à chaque fois.

Comment fonctionne le prompt tuning ?

Le prompt tuning fonctionne en formant des vecteurs d’apprentissage spécifiques qui apprennent aux modèles d’IA à être plus performants dans vos tâches particulières. Le processus suit un cycle simple : vous commencez par des vecteurs de base, vous les passez au crible de votre modèle, vous mesurez leur efficacité, puis vous utilisez la formation automatisée pour améliorer leurs performances.

Plutôt que d’ajuster manuellement les prompts par essais et erreurs, cette approche utilise l’apprentissage automatique pour trouver automatiquement les moyens les plus efficaces de communiquer avec votre système d’IA.

Passons en revue chaque étape pour voir comment cette approche systématique transforme des invites de base en puissants outils de communication IA.

1. Initialiser le prompt

La première étape consiste à créer un ensemble de vecteurs d’intégration pouvant être appris, qui servira de point de départ à l’optimisation.

Ces vecteurs commencent par des valeurs numériques aléatoires. Considérez-les comme des espaces vierges que le système apprendra progressivement à remplir avec les modèles d’invite les plus efficaces pour votre tâche spécifique.

Lors de l’initialisation, vous décidez du nombre de vecteurs d’intégration à utiliser (généralement entre 20 et 100 tokens), tandis que le système fixe automatiquement leurs valeurs de départ.

Le nombre de vecteurs dépend de la complexité de votre tâche – les tâches simples comme la classification peuvent ne nécessiter que 20 à 50 vecteurs, tandis que la génération de textes complexes peut en nécessiter 50 à 100 ou plus.

Voici comment cela fonctionne en pratique. Supposons que vous souhaitiez former de grands modèles de langage pour rédiger de meilleures descriptions de produits pour un site de commerce électronique.

Nous utiliserons les bibliothèques transformers et peft pour cet exemple, ainsi que PyTorch comme cadre d’apprentissage automatique. Si vous suivez Google Colab, vous n’aurez qu’à lancer !pip install peft puisque les autres bibliothèques sont déjà disponibles.

Voici le code à saisir pour initialiser les vecteurs d’intégration :

python

from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Étape 1 : Configuration de prompt tuning
config = PromptTuningConfig(
    num_virtual_tokens=50,        # Vous décidez du nombre de jetons
    task_type=”CAUSAL_LM”,       # Spécifiez votre type de tâche
    prompt_tuning_init=”RANDOM”   # Démarrez avec des valeurs aléatoires
)

# Étape 2 : Charger le modèle et le tokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(“gpt2”)  # Fixed: Utiliser AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“gpt2”)

# Ajouter le jeton de remplissage s'il n'existe pas
if tokenizer.pad_token is None:
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

model = get_peft_model(model, config)      # Ajouter la capacité de prompt tuning

Cette configuration crée 50 vecteurs aléatoires pour la génération de texte en utilisant GPT-2 comme modèle de base. La fonction get_peft_model() ajoute une capacité de prompt tuning sans modifier les paramètres du modèle original.

À ce stade, vos vecteurs d’intégration sont encore aléatoires et n’amélioreront pas les performances de votre modèle, mais cela va changer au fur et à mesure que nous avançons dans le processus de formation.

2. Introduire le prompt dans le modèle (forward pass)

Une fois les vecteurs d’intégration initialisés, l’étape suivante consiste à effectuer un forward pass. C’est ici que le modèle combine vos vecteurs avec votre texte d’entrée et génère une réponse.

Même si les vecteurs ne sont pas lisibles par l’homme, ils influencent la manière dont le modèle interprète votre contenu et y répond.

Voyons cela en action avec notre exemple de commerce électronique. Voici le code pour exécuter la passe en avant :

python

import torch
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# En supposant que le modèle ait été configuré à l'étape précédente
# Vos informations sur le produit
product_info = “Casque sans fil Bluetooth, autonomie de 30 heures, annulation du bruit”

# Générer une description à l'aide d'un modèle adapté au prompt
inputs = tokenizer(product_info, return_tensors=”pt”)

# Déplacer les entrées sur le même appareil que le modèle (important!)
if torch.cuda.is_available():
    inputs = {k: v.to(model.device) for k, v in inputs.items()}

# Générer avec de meilleurs paramètres
with torch.no_grad():  # Économiser de la mémoire pendant l'inférence
    outputs = model.generate(
        **inputs, 
        max_length=100,
        do_sample=True,      # Ajouter un caractère aléatoire
        temperature=0.7,     # Contrôler le caractère aléatoire
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id  # Éviter les avertissements
    )

description = tokenizer.decode(outputs(0), skip_special_tokens=True)
print(description)

En coulisses, le modèle combine automatiquement vos 50 vecteurs d’intégration avec votre texte d’entrée avant de traiter l’ensemble.

Les vecteurs aléatoires influencent déjà le style et la structure du modèle, mais ils ne sont pas encore optimisés. C’est normal. Si vous obtenez des erreurs, assurez-vous d’avoir d’abord exécuté le code de l’étape 1.

L’étape suivante consiste à mesurer la qualité du résultat par rapport à ce que vous souhaitez, et c’est là qu’intervient l’étape de l’évaluation.

3. Évaluer la sortie à l’aide d’une fonction de perte

Une fois que le modèle a généré sa réponse, vous devez mesurer sa performance par rapport à ce que vous souhaitiez. Les fonctions de perte calculent la différence entre les résultats du modèle et les résultats visés, comme si l’on attribuait une note à l’IA. Pour les tâches de génération de texte comme celle-ci, nous utiliserons la perte d’entropie croisée, qui est le choix standard pour les modèles de langage.

La fonction de perte attribue un score numérique représentant le degré de précision de la sortie. Des scores plus bas signifient de meilleures performances. Ce feedback est essentiel pour améliorer vos vecteurs d’intégration.

Configurons les données d’évaluation pour notre exemple de description de produit. Vous aurez besoin d’exemples montrant au modèle à quoi ressemblent de bonnes descriptions :

python

import torch
from torch.utils.data import Dataset
from transformers import TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForLanguageModeling

# Créer vos exemples d'entraînement (paires entrée-sortie)
training_examples = (
    {
        “input_text”: “Casque Bluetooth sans fil, autonomie de 30 heures, réduction du bruit”,
        “target_text”: “Profitez d'un son cristallin avec ce casque Bluetooth sans fil. Avec une autonomie de 30 heures et une fonction de réduction du bruit, il est parfait pour un usage quotidien et pour voyager.”
    },
    {
        “input_text”: “Tracker de fitness intelligent, moniteur de fréquence cardiaque, étanche”, 
        “target_text”: “Suivez vos objectifs de remise en forme grâce à ce tracker intelligent doté d'un moniteur de fréquence cardiaque et d'une conception étanche pour tous vos entraînements.”
    },
)

class PromptDataset(Dataset):
    def __init__(self, examples, tokenizer, max_length=128):
        self.examples = examples
        self.tokenizer = tokenizer
        self.max_length = max_length
    
    def __len__(self):
        return len(self.examples)
    
    def __getitem__(self, idx):
        example = self.examples(idx)
        
        # Combiner l'entrée et la cible pour l'entraînement LM causal
        full_text = example(“input_text”) + “ “ + example(“target_text”)
        
        # Tokeniser correctement
        tokenized = self.tokenizer(
            full_text,
            truncation=True,
            padding=”max_length”,
            max_length=self.max_length,
            return_tensors=”pt”
        )
        
        # Pour le LM causal, les étiquettes sont les mêmes que les input_ids
        return {
            “input_ids”: tokenized(“input_ids”).squeeze(),
            “attention_mask”: tokenized(“attention_mask”).squeeze(),
            “labels”: tokenized(“input_ids”).squeeze()
        }

# Créer votre dataset
dataset = PromptDataset(training_examples, tokenizer)

# Configurer le collecteur de données (celui-ci manquait !)
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
    tokenizer=tokenizer,
    mlm=False,  # Nous ne faisons pas de modélisation linguistique masquée
)

# Configurer votre configuration d'entraînement
training_args = TrainingArguments(
    output_dir=”./prompt_tuning_results”,
    num_train_epochs=5,
    per_device_train_batch_size=4,
    learning_rate=0.01,  
    logging_steps=10,
    save_steps=100,
    logging_dir=”./logs”,
    remove_unused_columns=False,
)

# Configurer le formateur
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset,
    data_collator=data_collator,
)

La première partie de ce code crée des paires de texte d’entrée (caractéristiques du produit) et de texte cible (les descriptions idéales souhaitées). Le système utilise ces exemples pour apprendre à quoi ressemble un bon résultat pour votre cas d’utilisation.

La configuration indique ensuite au système combien de fois il doit examiner vos exemples, combien il doit en traiter en même temps et avec quelle rapidité il doit les modifier.

Le cadre calcule automatiquement les pertes et montre les progrès réalisés en diminuant les valeurs des pertes. Une fois cette configuration terminée, vous êtes prêt pour le processus de formation proprement dit, où l’optimisation se produit.

4. Appliquer la descente de gradient et la rétropropagation

Il est maintenant temps d’optimiser vos vecteurs d’intégration à l’aide du score de perte.

Cette étape fait appel à deux techniques mathématiques essentielles : la rétropropagation identifie les vecteurs qui ont contribué ou nui aux performances, et la descente de gradient détermine la meilleure façon d’ajuster ces vecteurs pour améliorer les performances.

Au lieu de modifier les valeurs de manière aléatoire, le système calcule la direction optimale pour chaque ajustement. Cette précision mathématique rend le prompt tuning beaucoup plus efficace que la méthode par essais et erreurs.

Voici comment démarrer le processus de formation qui permet cette optimisation :

python 

print(“Starting prompt tuning training”)
trainer.train()

Au cours de l’entraînement, vous verrez des progrès qui ressemblent à ceci, avec des scores de perte décroissants :

# Epoch 1/5: (██████████) 100% - loss: 2.45
# Epoch 2/5: (██████████) 100% - loss: 1.89  
# Epoch 3/5: (██████████) 100% - loss: 1.34
# Epoch 4/5: (██████████) 100% - loss: 0.95
# Epoch 5/5: (██████████) 100% - loss: 0.73

Le système retrace automatiquement la contribution de chaque vecteur à la perte, procède à des ajustements précis et montre les progrès accomplis grâce à des scores de perte décroissants. Des nombres plus faibles signifient que vos vecteurs d’intégration apprennent à générer de meilleures descriptions.

La formation s’arrête automatiquement après toutes les époques ou lorsque la perte ne s’améliore plus de manière significative. Le processus peut prendre de quelques minutes à quelques heures, en fonction de la taille de vos données. Lorsque l’apprentissage est terminé, votre curseur revient et les vecteurs optimisés sont automatiquement enregistrés dans votre répertoire de sortie.

L’avantage est que vous n’avez pas besoin de comprendre les mathématiques complexes – il vous suffit de lancer le processus de formation et les algorithmes se chargent automatiquement de toute l’optimisation.

5. Itérer et mettre à jour le prompt

La dernière étape consiste à tester les vecteurs d’intégration optimisés. Au cours de la formation, le système a effectué automatiquement des centaines d’itérations en coulisses, chaque tour apportant des améliorations mineures que vous avez pu constater dans les scores de perte décroissants.

Testons maintenant l’évolution des vecteurs d’intégration au cours de la formation. Ajoutez ce code pour tester votre nouveau modèle optimisé :

python 

# Tester votre modèle optimisé et ajusté
test_products = (
    “Écouteurs sans fil, batterie 8 heures, commandes tactiles”,
    “Ordinateur portable de jeu, carte graphique RTX, écran 144 Hz”, 
    “Montre connectée, suivi de la condition physique, conception étanche”
)

print(“Test des vecteurs d'intégration optimisés:”)
model.eval()  # Passer en mode inférence (pas pt_model)

for product in test_products:
    inputs = tokenizer(product, return_tensors=”pt”)
    
    # Transfert des entrées vers le même appareil que le modèle
    if torch.cuda.is_available():
        inputs = {k: v.to(model.device) for k, v in inputs.items()}
    
    # Générer avec les paramètres corrigés
    with torch.no_grad():  # Économiser de la mémoire pendant l'inférence
        outputs = model.generate(
            **inputs, 
            max_new_tokens=100,  # Nom de paramètre fixe
            do_sample=True, 
            top_p=0.95,
            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,  # Éviter les avertissements
            temperature=0.7  # Ajouter pour un meilleur contrôle
        )
    
    description = tokenizer.decode(outputs(0), skip_special_tokens=True)
    print(f”\nProduct: {product}”)
    print(f”Generated: {description}”)

Vous devriez constater des améliorations significatives par rapport à l’étape 2 :

Qualité améliorée : Les descriptions correspondent désormais de manière cohérente au style et au ton que vous souhaitez adopter, et non plus de manière aléatoire comme c’était le cas auparavant.

Performances constantes : Les mêmes vecteurs d’intégration optimisés fonctionnent pour différents types de produits, ce qui vous permet de disposer d’un système réutilisable.

Progrès évidents : Comparez ces résultats à ceux de l’étape 2 pour voir comment la formation a transformé des vecteurs aléatoires en résultats finement ajustés.

Au cours de la formation, vos vecteurs d’intégration sont passés d’un score de perte élevé avec des résultats médiocres à un score de perte faible avec une qualité constante correspondant à vos cibles. Les chiffres exacts varient selon les tâches, mais vous constaterez toujours que la diminution de la perte indique une amélioration.

Et ces chiffres aléatoires du début du processus ? Ils sont devenus un outil utile qui permet à l’intelligence artificielle de fonctionner exactement comme vous le souhaitez.

Quelles sont les applications concrètes de prompt tuning ?

Le prompt tuning aide les entreprises de différents secteurs à adapter l’IA à leurs besoins spécifiques sans avoir à reconstruire des modèles à partir de zéro.

Les applications sont étonnamment variées :

• Assistance à la clientèle. Les entreprises montrent à leur modèle d’IA des exemples d’excellentes conversations avec les clients, et celui-ci apprend à répondre comme leurs meilleurs agents d’assistance, en reprenant les politiques de l’entreprise, le ton et la manière de gérer les situations délicates.
• Marketing de contenu. Les équipes marketing transmettent leur contenu le plus performant à leur IA, qui détermine les phrases qu’ils préfèrent, la façon dont ils structurent les appels à l’action et même les traits de personnalité qui les rendent uniques.
• Travail juridique. Les cabinets d’avocats forment l’IA à leurs propres contrats et affaires, afin qu’elle apprenne à repérer les mêmes problèmes que leurs avocats expérimentés. C’est comme avoir un assistant qui a étudié tous ses travaux antérieurs.
• Dossiers médicaux. Les hôpitaux utilisent les notes existantes des patients pour apprendre à l’IA à rédiger des résumés exactement comme les médecins le souhaitent, en s’adaptant à leur style et à leur terminologie, sans avoir besoin d’un manuel.
• Analyse financière. Les banques montrent à leur IA des années de rapports sur les marchés, et celle-ci apprend à évaluer les investissements de la même manière que leurs analystes, en se concentrant sur ce qui est réellement important dans leur situation spécifique.
• Apprentissage en ligne. Les sites éducatifs utilisent leurs cours les plus réussis pour former l’IA à créer de nouveaux contenus idéalement adaptés à leurs étudiants, en déterminant le style d’enseignement qui fonctionne le mieux.
• Développement de logiciels. Les équipes de programmation qui créent des applications web forment l’IA à leur code réel, créant ainsi des assistants qui comprennent leur style de codage et peuvent repérer les erreurs qu’ils commettent habituellement.

Quelles sont les meilleures pratiques pour un prompt tuning efficace ?

Pour obtenir d’excellents résultats avec un prompt tuning, il faut suivre quelques pratiques clés qui vous permettront de gagner du temps et d’éviter les erreurs les plus courantes :

• Commencez par des données de formation de qualité. Vos exemples sont des outils pédagogiques qui montrent à l’IA ce qu’est la réussite. Visez 50 à 100 scénarios diversifiés et réels qui représentent ce que vous rencontrerez réellement. De mauvais exemples enseigneront au système les mauvais modèles, ce qui entraînera des résultats incohérents qui ne correspondent pas à vos attentes.
• Choisissez le bon nombre de vecteurs. Commencez par 20 à 50 vecteurs pour les tâches simples et passez à plus de 100 vecteurs lorsque l’IA doit comprendre des exigences plus complexes. Si le nombre de vecteurs est insuffisant, le modèle n’aura pas assez de souplesse pour apprendre vos modèles spécifiques, tandis que si le nombre de vecteurs est trop élevé, le modèle sera surajusté et l’apprentissage ralenti.
• Utilisez des taux d’apprentissage prudents. À l’étape 3, commencez vos TrainingArguments entre 0,01 et 0,1 pour une progression régulière et fiable. Des taux plus élevés peuvent entraîner des performances erratiques, tandis que des taux plus faibles ralentissent inutilement la formation sans apporter d’avantages significatifs.
• Effectuez un test approfondi. Testez vos invites accordées avec des entrées que vous n’avez pas utilisées pour la formation, y compris des cas extrêmes qui pourraient mettre le système à l’épreuve. Il est préférable d’identifier les problèmes pendant les tests plutôt qu’après le déploiement.
• Suivez vos expériences. Documenter les configurations et les paramètres qui ont bien fonctionné, ainsi que leurs résultats. Cela vous aide à reproduire des approches réussies et à éviter de répéter des expériences qui ont échoué, en particulier lorsque vous travaillez avec des équipes ou que vous gérez plusieurs projets.
• Plannez des mises à jour. Vos besoins évolueront et vous recueillerez de meilleurs exemples au fil du temps ; prévoyez donc des sessions de recyclage périodiques. Mettez en place un système de surveillance pour détecter les baisses de performance dans la production.

Quels sont les défis du prompt tuning ?

Bien que le prompt tuning soit plus accessible que le fine-tuning traditionnel, il s’accompagne de difficultés qu’il convient de connaître :

• Vous ne pouvez pas voir à l’intérieur des soft prompts. Contrairement aux prompts textuels classiques, les vecteurs de soft prompts ne sont que des chiffres qui ne correspondent pas à des mots lisibles. Lorsque quelque chose ne fonctionne pas, vous ne pouvez pas facilement en comprendre la raison ni le corriger manuellement, car vous êtes limité à une analyse statistique plutôt qu’à un dépannage logique.
• Risques de surajustement. Vos invites peuvent très bien fonctionner sur des exemples de formation, mais échouer sur de nouvelles entrées si elles apprennent des schémas trop spécifiques à vos données de formation. Ceci est particulièrement problématique pour les petits ensembles de données ou les domaines hautement spécialisés.
• Exigences informatiques. La formation peut prendre de quelques minutes à quelques heures, en fonction de la taille de vos données et de votre matériel. Si Google Colab fonctionne pour les petits projets, les grands ensembles de données nécessitent des ressources plus importantes.
• Expérimentation des paramètres. Trouver les bons taux d’apprentissage, les bons nombres de jetons et les bonnes périodes d’apprentissage nécessite souvent des essais et des erreurs. Ce qui fonctionne pour une tâche peut ne pas fonctionner pour une autre, bien que l’espace des paramètres soit plus restreint qu’un fine-tuning complet.
• La qualité des données est importante. Des exemples biaisés ou mal étiquetés enseigneront à vos invites des modèles incorrects qu’il sera difficile de corriger par la suite. La collecte de données de qualité sur la formation peut être coûteuse et prendre du temps, en particulier pour les domaines spécialisés.
• Limitations du modèle. Le prompt tuning fonctionne mieux avec les modèles de transformateurs tels que GPT et BERT. Les architectures plus anciennes peuvent ne pas le prendre en charge efficacement, et les performances varient selon la taille des modèles.
• Complexité de l’évaluation. Pour mesurer le succès, il faut concevoir avec soin des mesures qui rendent compte des performances réelles, et pas seulement des statistiques de formation. La création d’ensembles de tests complets qui couvrent les cas limites est un défi, mais elle est essentielle.

Prompt tuning ou fine-tuning : quelle est la différence ?

Le prompt tuning ajoute à vos données des vecteurs d’apprentissage qui guident le comportement du modèle sans modifier le modèle d’origine. Ces vecteurs apprennent la manière optimale de communiquer avec l’IA pour votre tâche spécifique.

Le fine-tuning modifie le modèle en le ré-entraînant sur vos données spécifiques. Ce processus met à jour des millions de paramètres dans l’ensemble du modèle, créant ainsi une version spécialisée adaptée à votre cas d’utilisation particulier.

Les deux approches adaptent les modèles d’IA à des besoins spécifiques, mais elles fonctionnent de manière fondamentalement différente. Le fine-tuning revient à réapprendre à l’IA elle-même, tandis que le prompt tuning consiste plutôt à apprendre la manière parfaite de communiquer avec elle.

Voici quelques différences essentielles :

• Exigences informatiques. Le prompt tuning n’optimise qu’un petit nombre de vecteurs, ce qui le rend beaucoup plus rapide et plus accessible pour les petites équipes. Le fine tuning nécessite beaucoup plus de puissance de calcul et de temps puisqu’il met à jour l’ensemble du modèle.
• Stockage et déploiement. Les modèles adaptés aux invites n’ont besoin de stocker qu’un petit ensemble de vecteurs appris en plus du modèle original. Les modèles affinés créent des fichiers de modèles entièrement nouveaux qui peuvent atteindre des gigaoctets.
• Flexibilité Grâce au prompt tuning, vous pouvez utiliser plusieurs ensembles de vecteurs avec le même modèle de base pour différentes tâches. Les modèles affinés sont généralement spécialisés pour un cas d’utilisation spécifique et nécessitent des versions distinctes pour d’autres tâches.
• Risque et réversibilité. Le prompt tuning est plus sûr, car le modèle d’origine reste inchangé. Si quelque chose ne fonctionne pas, vous pouvez simplement supprimer les vecteurs d’intégration. Le fine-tuning modifie le modèle de manière permanente, ce qui peut parfois réduire les performances sur des tâches pour lesquelles il était initialement performant.
• Données requises. Le prompt tuning peut fonctionner efficacement avec des ensembles de données plus petits, puisqu’il ne s’agit que d’apprendre quelques dizaines de mots. Le fine tuning nécessite généralement des ensembles de données plus importants afin d’éviter l’ajustement excessif lors de la mise à jour de millions de paramètres.

Dans la plupart des cas, le prompt tuning offre le meilleur équilibre entre la personnalisation et l’efficacité, sans la complexité et les besoins en ressources d’un fine tuning complet. Pour une comparaison plus détaillée des cas d’utilisation, consultez notre guide complet sur le prompt tuning vs le fine tuning.

Prefix tuning ou prompt tuning

Le prefix tuning consiste à ajouter des paramètres entraînables directement dans les couches d’attention du modèle plutôt que dans votre texte d’entrée. Ces paramètres appris influencent la manière dont le modèle traite les informations à chaque couche, créant essentiellement des invites qui fonctionnent à partir du modèle lui-même.

Les deux techniques permettent de personnaliser le comportement du modèle sans recyclage complet, mais elles fonctionnent à des endroits différents. Le prompt tuning ajoute des vecteurs à votre texte d’entrée, tandis que le prefix tuning modifie le traitement interne du modèle.

Voici quelques différences essentielles :

• Comment ils fonctionnent. Le prefix tuning modifie le fonctionnement interne du système d’attention du modèle, ce qui nécessite des connaissances plus techniques. Le prompt tuning ajoute des vecteurs d’apprentissage à votre entrée, ce qui est plus facile à comprendre et à mettre en œuvre.
• Ressources nécessaires. Les deux utilisent beaucoup moins de paramètres qu’un fine tuning complet, mais le prefix tuning en nécessite généralement un peu plus puisqu’il apprend les paramètres de plusieurs couches du modèle. Le prompt tuning n’apprend que des vecteurs pour l’entrée.
• Performance. Le prefix tuning est préférable lorsque vous avez besoin du modèle pour penser différemment à un niveau plus profond, par exemple pour résoudre des problèmes complexes étape par étape, pour résoudre des questions en plusieurs parties ou pour maintenir le contexte dans de longues conversations. Le prompt tuning fonctionne bien pour les tâches simples telles que la classification, la génération de textes simples ou l’adaptation du style d’écriture.
• Facilité d’utilisation. Le prefix tuning nécessite une plus grande expertise technique et peut ne pas être disponible pour tous les types de modèles. Le prompt tuning est plus largement pris en charge et plus facile à mettre en place dans différents cadres.
• Comprendre ce qui se passe. Bien qu’aucune des deux méthodes ne produise des résultats lisibles par l’homme, l’approche de prompt tuning consistant à ajouter des vecteurs d’intégration est plus facile à comprendre que les modifications internes de prefix tuning.

Pour la plupart des applications pratiques, le prompt tuning offre un bon équilibre entre efficacité et simplicité. Envisagez le tuning préfixe si vous travaillez sur des tâches complexes et si vous avez le bagage technique nécessaire pour le mettre en œuvre correctement.

Prompt engineering ou fine-tuning

Le prompt engineering consiste à rédiger et à affiner des prompts textuels afin d’obtenir de meilleurs résultats de la part des modèles d’intelligence artificielle. C’est l’art de rédiger des instructions et des exemples clairs qui aident le modèle à comprendre exactement ce que vous voulez.

Le fine-tuning permet de créer une version personnalisée du modèle en le réentraînant sur votre ensemble de données spécifique. Cette approche permet d’ajuster des millions de paramètres dans l’ensemble de l’architecture du modèle, ce qui donne un système spécialisé adapté à votre tâche particulière.

Les deux approches visent à améliorer les performances de l’IA pour des tâches spécifiques, mais elles fonctionnent de manière totalement différente. Les bonnes pratiques de prompt engineering reposent sur la créativité humaine et l’expérimentation des invites textuelles, tandis que le fine tuning fait appel à l’apprentissage automatique pour entraîner systématiquement l’ensemble du modèle.

Voici quelques différences essentielles :

• Comment ils fonctionnent. Le prompt engineering consiste à rédiger et à tester différents textes jusqu’à ce que vous trouviez celui qui fonctionne le mieux. Le fine-tuning réapprend l’ensemble du modèle sur votre jeu de données spécifique, en mettant à jour des millions de paramètres.
• Temps et efforts. Le prompt engineering nécessite un effort humain continu pour concevoir, tester et affiner les prompts pour chaque cas d’utilisation. Le fine-tuning nécessite un temps de calcul et des ressources initiales importants, mais il crée un modèle spécialisé permanent.
• Cohérence. Les résultats de prompt engineering peuvent varier en fonction de la personne qui rédige les invites et du temps qu’elle consacre à l’optimisation. Une fois le fine-tuning terminé, il produit des résultats cohérents puisque le modèle lui-même a été modifié de façon permanente.
• Flexibilité Le prompt engineering permet des ajustements immédiats et peut être adaptée à la volée à de nouvelles situations. Le fine-tuning crée un modèle spécialisé qui est optimisé pour des tâches spécifiques, mais qui nécessite un recyclage complet pour des cas d’utilisation différents.
• Exigences techniques. Le prompt engineering ne requiert que des compétences de créativité et d’expérimentation – aucune connaissance de codage ou d’apprentissage automatique n’est nécessaire. Le fine-tuning nécessite des ressources informatiques importantes, une expertise technique et de vastes ensembles de données.
• Potentiel de performance. Le prompt engineering est limité par la capacité humaine à créer des prompts efficaces et peut atteindre des plafonds de performance. Le fine tuning permet d’obtenir des performances supérieures en modifiant fondamentalement la manière dont le modèle traite les informations pour votre domaine spécifique.

Pour les expériences rapides ou les tâches ponctuelles, le prompt engineering est souvent le choix le plus rapide. Pour les applications nécessitant des performances maximales et pour lesquelles vous disposez de ressources importantes, le fine tuning permet d’obtenir les résultats les plus spécialisés.

Le prompt tuning peut-il s’appliquer à tous les modèles d’IA ?

Le prompt tuning fonctionne mieux avec les modèles linguistiques basés sur des transformateurs tels que GPT, BERT, T5 et les architectures similaires qui traitent le texte. Ces modèles sont construits de manière à rendre le prompt tuning efficace, ce qui explique pourquoi cette technique est devenue si populaire pour les applications d’IA basées sur le texte.

Il ne s’agit cependant pas d’une solution unique. Les réseaux neuronaux plus anciens, les modèles axés sur l’image ou les systèmes de traitement audio spécialisés ne peuvent généralement pas utiliser le prompt tuning de la même manière. Toutefois, étant donné que les modèles de transformateurs alimentent la plupart des applications d’IA courantes, cette limitation n’affecte pas un grand nombre de cas d’utilisation dans le monde réel.

C’est ici que le prompt tuning se révèle le plus efficace :

• Grands modèles linguistiques. Les plus grands modèles, tels que les GPT-3 et GPT-4, tirent des bénéfices impressionnants de prompt tuning. Il existe une règle générale : plus votre modèle de base est grand, plus le potentiel de prompt tuning permet de débloquer des comportements spécialisés sans la complexité d’un réentraînement complet.
• Tâches de création de texte. Qu’il s’agisse de générer du contenu, d’écrire du code ou de créer n’importe quel type de texte, le prompt tuning a tendance à fonctionner remarquablement bien. Il est particulièrement efficace pour enseigner aux modèles des styles d’écriture, des formats ou des exigences spécifiques à un secteur d’activité.
• Classification et analyse. Les tâches telles que le tri de documents, l’analyse des sentiments ou la compréhension de textes spécialisés bénéficient souvent d’améliorations significatives grâce au prompt tuning. C’est particulièrement vrai lorsque vous travaillez dans des domaines de niche avec des exigences uniques.
• IA conversationnelle. Les chatbots et les assistants virtuels bénéficient d’un coup de pouce important grâce au prompt tuning. Vous pouvez leur donner des personnalités distinctes, leur enseigner des modes de conversation spécifiques ou en faire des experts dans des domaines particuliers sans partir de zéro.

La popularité croissante du prompt tuning reflète ce qui se passe dans le monde de l’IA. Les statistiques récentes sur l’IA montrent que les organisations recherchent activement des moyens innovants pour personnaliser les modèles d’IA en fonction de leurs besoins spécifiques, et les méthodes efficaces telles que le prompt tuning deviennent des outils essentiels pour le déploiement pratique de l’IA.

Pour la plupart des organisations, le prompt tuning offre un moyen accessible de personnaliser les modèles d’IA sans la complexité d’un recyclage complet du modèle. Et ce qui est particulièrement excitant, c’est que nous ne faisons qu’effleurer la surface de ce qui est possible.

À mesure que les modèles deviennent plus sophistiqués et que les techniques de prompt tuning évoluent, il est probable que nous verrons apparaître des applications encore plus créatives.

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