Google DeepMind ouvre la voie à l'efficacité future de l'IA

Les recherches récentes de Google DeepMind offrent une nouvelle perspective sur l'optimisation des grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT-o1 d'OpenAI. Au lieu de se contenter d'augmenter les paramètres du modèle, l'étude met l'accent sur l'optimisation des ressources de calcul lors de l'inférence, appelée calcul du temps de testCette approche pourrait transformer le déploiement de l’IA, en particulier dans les environnements aux ressources limitées, en permettant des solutions plus efficaces et plus rentables sans sacrifier les performances.

Optimisation des grands modèles de langage

Les grands modèles de langage, tels que ChatGPT-o1, GPT-4, Claude 3.5 et Sonic, ont démontré des capacités impressionnantes dans les tâches de traitement du langage naturel. Ils peuvent générer du texte de type humain, répondre à des questions complexes, écrire du code, fournir des cours particuliers et même participer à des débats philosophiques. Cependant, le développement et le déploiement de ces modèles s'accompagnent de défis importants, notamment :

• Consommation élevée de ressources, tant en termes de puissance de calcul que de mémoire
• Augmentation des coûts associés à la formation et à l’exécution des modèles
• Une consommation énergétique importante, qui suscite des inquiétudes quant à son impact environnemental
• Difficultés de déploiement de modèles dans des environnements aux ressources limitées

Le concept de calcul du temps de test

Le temps de calcul des tests fait référence à l'effort de calcul requis pendant la phase d'inférence, lorsque le modèle génère des sorties basées sur des entrées données. Une allocation efficace des ressources de calcul pendant cette phase est essentielle pour améliorer les performances du modèle sans dépendre uniquement de l'augmentation de la taille du modèle. En optimisant le temps de calcul des tests, les chercheurs visent à obtenir de meilleurs résultats tout en minimisant les coûts et la consommation d'énergie.

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Comparaison de la mise à l'échelle du modèle et du temps de calcul des tests

Traditionnellement, l'amélioration des performances des LLM impliquait de mettre à l'échelle les paramètres du modèle en ajoutant davantage de couches, de neurones et de connexions. Bien que cette méthode puisse effectivement améliorer les performances, elle entraîne également plusieurs inconvénients :

• Coûts élevés associés à la formation et à l’exécution de modèles plus grands
• Augmentation de la consommation d'énergie, contribuant aux préoccupations environnementales
• Défis liés au déploiement de grands modèles, notamment dans les environnements aux ressources limitées

Une approche alternative consiste à optimiser le temps de calcul des tests, ce qui permet d'obtenir de meilleures performances avec des modèles plus petits en allouant efficacement les ressources de calcul pendant l'inférence. Cette méthode a le potentiel de remédier aux limitations de la mise à l'échelle du modèle tout en fournissant des résultats de haute qualité.

Mécanismes d'optimisation du temps de calcul des tests

Plusieurs mécanismes peuvent être utilisés pour optimiser le temps de calcul des tests, conduisant à des LLM plus efficaces et plus efficients :

• Modèles de récompense du vérificateur:Ces modèles évaluent et vérifient les étapes suivies par le modèle principal lors de l'inférence, garantissant l'exactitude et améliorant dynamiquement les réponses en fonction des commentaires en temps réel.
• Mise à jour de la réponse adaptative:Ce mécanisme permet au modèle d’affiner ses réponses en fonction de l’apprentissage en temps réel, améliorant ainsi la qualité des résultats sans nécessiter de pré-formation supplémentaire.

En intégrant ces mécanismes, les LLM peuvent atteindre de meilleures performances tout en minimisant le besoin de ressources informatiques supplémentaires.

Calculer la stratégie de mise à l'échelle optimale

La stratégie de mise à l'échelle optimale du calcul consiste à allouer dynamiquement des ressources de calcul en fonction de la difficulté de la tâche à accomplir. Cette méthode garantit une utilisation efficace de la puissance de calcul, en fournissant davantage de ressources pour les tâches difficiles tout en conservant les ressources pour les tâches plus simples. En adoptant cette stratégie, les LLM peuvent maintenir des performances élevées sur un large éventail de tâches tout en minimisant les coûts de calcul globaux.

Mise en œuvre et résultats de la recherche

L'équipe de recherche de Google a utilisé un test mathématique pour tester les capacités de raisonnement et de résolution de problèmes de ses étudiants en master. Ils ont peaufiné les versions du modèle de langage Pathways de Google (Palm 2) pour les tâches de révision et de vérification, en utilisant des techniques telles que le réglage fin supervisé, les modèles de récompense de processus (PRM) et les méthodes de recherche adaptative.

Les résultats ont démontré que l’optimisation du temps de calcul des tests pouvait permettre d’obtenir des performances similaires ou supérieures avec beaucoup moins de calculs que les approches traditionnelles de mise à l’échelle des modèles. Les modèles plus petits utilisant des stratégies optimisées ont surpassé les modèles beaucoup plus grands, remettant en cause le paradigme « l’échelle est tout ce dont vous avez besoin » qui a dominé le domaine des LLM.

Les implications de cette recherche sont de grande portée, suggérant un avenir où le déploiement de l’IA pourra être plus efficace en termes de ressources et de coûts. En se concentrant sur l’optimisation des ressources de calcul lors de l’inférence, des modèles plus petits et optimisés peuvent fournir des résultats de haute qualité tout en minimisant l’impact environnemental et les défis de déploiement associés aux modèles à grande échelle.

Les recherches de Google DeepMind mettent en évidence le potentiel d'optimisation des ressources informatiques lors de l'inférence pour améliorer les performances des grands modèles linguistiques. En se concentrant sur calcul du temps de testLe déploiement de l’IA peut devenir plus efficace, en particulier dans les environnements aux ressources limitées. Cette approche promet un avenir où les modèles plus petits et optimisés pourront surpasser leurs homologues plus grands, ouvrant la voie à des solutions d’IA plus durables et plus rentables qui peuvent bénéficier à un plus large éventail d’applications et d’utilisateurs.

Crédits média : L'AIGRID

Classé sous : IA, Actualités principales

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