Dans le domaine de l’IA, un paramètre est une propriété apprise à partir des données utilisées pour entraîner le modèle. Il s’agit d’un élément ajustable qui détermine le comportement et les fonctionnalités du modèle d’IA.
Les paramètres jouent un rôle crucial dans le fonctionnement des modèles d’IA :
- Ils influencent la manière dont le modèle interprète les données et génère des réponses.
- Ils permettent au modèle d’apprendre à partir des données d’entraînement et de généraliser cette connaissance pour traiter de nouvelles entrées.
- Ils sont ajustés pendant l’entraînement pour optimiser la performance du modèle sur des tâches spécifiques.
Dans le cas des modèles de langage, les paramètres sont souvent associés aux poids des connexions entre les neurones dans le réseau neuronal du modèle. Plus le modèle a de paramètres, plus il peut apprendre de détails et de nuances dans les données, lui permettant ainsi de produire des réponses plus complexes et naturelles. Les paramètres sont essentiels car ils constituent la base de la capacité du modèle à « comprendre » et à générer du langage qui semble naturel aux utilisateurs humains
Ce sont les nombres (valeurs numériques) qui définissent la manière dont le modèle transforme les entrées (données) en sorties (prédictions).
Exemple : Dans un réseau de neurones, chaque connexion entre neurones a un poids (weight), et chaque neurone a un biais (bias). Ces poids et biais sont les paramètres.
Rôle
- Les paramètres stockent la connaissance du modèle, apprise à partir des données d’entraînement.
- Ils sont ajustés via des algorithmes d’optimisation (ex: descente de gradient) pour minimiser l’erreur entre les prédictions et les résultats réels.
Types de paramètres
Paramètres entraînables : ceux que le modèle ajuste pendant l’entraînement (ex: les poids d’un réseau de neurones).
Hyperparamètres : paramètres externes définis avant l’entraînement (ex: taux d’apprentissage, nombre de couches, etc.). Ils ne sont pas appris par le modèle.
Pourquoi le nombre de paramètres est-il important ?
- Capacité du modèle :
- Plus un modèle a de paramètres, plus il est théoriquement capable de capturer des motifs complexes dans les données (ex: GPT-3 avec 175B soit 175 milliards de paramètres vs BERT avec 340M, 340 millions de paramètres).
- Cependant, trop de paramètres peut entraîner du surapprentissage (overfitting) ou des coûts de calcul élevés.
- Coût et ressources :
- Les modèles avec des milliards/milliards de paramètres (ex: GPT-4) nécessitent des supercalculateurs et des quantités massives de données.
- Exemple : L’entraînement de GPT-3 aurait coûté plusieurs millions de dollars en calcul.
Exemples
- GPT-4 (~1,8T de paramètres) : chaque paramètre influence la génération de texte en fonction du contexte.
- Stable Diffusion (890M de paramètres) : paramètres liés à la génération d’images via des couches de diffusion.
- BERT (340M de paramètres) : paramètres utilisés pour comprendre les relations entre les mots.
Points clés
- Paramètres ≠ Performance : Un modèle avec moins de paramètres mais mieux entraîné (ex: Chinchilla) peut surpasser un modèle plus grand.
- Équilibre : Trouver un compromis entre la taille du modèle, les données disponibles et les ressources est crucial en IA.
