Rendre l'IA plus intelligente et plus petite : Guide d'entraînement efficace des modèles

Rendre l'IA plus intelligente et plus petite : Un guide pratique pour un entraînement de modèle efficace

Bonjour, je suis Sanchay Thalnerkar, ingénieur en IA. J'explore des méthodes pour rendre l'IA plus efficace et je suis ravi de partager une approche intéressante sur laquelle je travaille. Dans le monde de l'intelligence artificielle, les modèles plus grands attirent souvent l'attention, mais que se passerait-il si vous pouviez obtenir des résultats similaires sans le prix exorbitant et la puissance de calcul massive ? Ce guide vous présente une approche ingénieuse : utiliser un grand modèle d'IA pour créer des données d'entraînement de premier ordre, puis utiliser ces données pour entraîner un modèle plus petit et plus gérable.

Ma méthode : IA efficace en trois étapes

Tout d'abord, nous exploitons un grand modèle comme Meta-Llama-3.1-405B, rendu accessible par l'API d'IA/ML, pour générer un ensemble de données de scénarios marketing. La plateforme d'API d'IA/ML nous permet de puiser dans les vastes capacités de ce puissant modèle, créant le guide d'étude parfait pour notre modèle plus petit. Ces données sont ensuite formatées en utilisant la structure d'invite alpaca, ce qui facilite l'apprentissage efficace pour un modèle plus petit. Enfin, nous utilisons un outil appelé Unsloth pour former efficacement notre modèle plus petit, en commençant par Meta-Llama-3.1-8B, sur ces données.

Le résultat ? Un modèle plus petit, plus rapide et capable de produire des résultats de haute qualité pour des tâches marketing spécifiques, comparable à ce que vous attendriez d'un modèle beaucoup plus grand. Par exemple, lorsque nous le sollicitons avec "Créez une campagne marketing pour promouvoir une barre chocolatée pour Cadbury, ciblant les adultes et les boomers", les résultats peuvent être étonnamment bons.

Cette méthode offre de nombreux avantages. Elle permet de créer des modèles d'IA spécialisés dans des tâches spécifiques, les rendant accessibles même aux petites entreprises ou aux développeurs individuels, sans avoir besoin de matériel coûteux ou de budgets massifs. En vous concentrant sur la génération de données d'entraînement diversifiées et de haute qualité et en ajustant soigneusement votre modèle plus petit, vous pouvez créer des outils d'IA puissants et efficaces adaptés à vos besoins.

Étape 1 : Configuration de l'environnement

Avant de commencer, configurons notre environnement de développement :

• Installer Python : Si vous ne l'avez pas déjà fait, téléchargez et installez Python à partir de python.org

Créer un environnement virtuel :

• Ouvrez l'invite de commande
• Accédez à votre répertoire de projet
• Exécutez les commandes suivantes :

pip install virtualenv
virtualenv venv
.
envinash

Installez les paquets requis : Exécutez les commandes suivantes dans votre environnement virtuel activé :

pip install requests
pip install unsloth
pip install pandas

Commencez par importer les bibliothèques

Étape 2 : Configuration du client API d'IA/ML et gestion des appels API

Avant de plonger dans la création de la fonction de génération de données, il est crucial de configurer d'abord le client API d'IA/ML. Cette API propose une suite de fonctionnalités IA puissantes, y compris la complétion de texte, l'inférence d'image et plus encore. Passons en revue les étapes nécessaires pour tout configurer et le rendre prêt à l'emploi.

1.1 : Créez un compte et obtenez une clé API

• Créez un compte : Visitez le site Web de l'API d'IA/ML et inscrivez-vous pour un compte.
• Générez une clé API : Après vous être connecté, accédez à votre tableau de bord de compte et générez votre clé API ici.

Vous devrez utiliser cette clé API pour authentifier vos demandes et accéder aux différents modèles d'IA disponibles via l'API.

1.2 : Initialisez le client API d'IA/ML

Une fois que vous avez votre clé API, vous pouvez configurer le client dans votre environnement. Ce client sera utilisé pour interagir avec l'API d'IA/ML pour faire diverses demandes liées à l'IA.

Dans votre code, remplacez votre_clé_api_ici par la clé API que vous avez générée plus tôt. Ce client sera l'interface principale pour envoyer des demandes à l'API d'IA/ML.

1.3 : Mise en œuvre des appels d'API limités

Pour gérer les interactions API plus efficacement, surtout sous des limites de taux ou d'autres problèmes transitoires, nous définissons une fonction appelée appel_api_limité. Cette fonction garantit que nos demandes sont résilientes aux problèmes potentiels comme la limitation de taux par l'API.

Étape 3 : Création de la fonction de génération de données

Passons en revue l'ensemble du processus de fonctionnement de la fonction de génération de données, étape par étape.

Tout d'abord, nous définissons une fonction appelée générer_plusieurs_exemples_marketing. Le rôle de cette fonction est de créer plusieurs scénarios marketing que nous pourrons ensuite utiliser pour entraîner un modèle AI plus petit et plus efficace.

Exemple de sortie :

Voyons ce que cette fonction produit. Supposons que nous demandions quelques scénarios marketing :

Instruction : Créez une annonce Facebook pour un nouveau programme de fitness visant les professionnels occupés.
Entrée : Le programme est conçu pour les personnes ayant peu de temps mais qui souhaitent tout de même atteindre leurs objectifs de fitness.
Réponse : Une annonce détaillée avec un accroche, une narration et un appel à l'action, conçue pour attirer des leads de professionnels occupés.

Les scénarios générés sont formatés de manière à les rendre directement utilisables comme données d'entraînement pour un modèle IA plus petit.

Pourquoi cette méthode fonctionne

Cette fonction est simple mais puissante. Elle nous permet d'exploiter les capacités d'un grand modèle d'IA pour générer des données d'entraînement de haute qualité et diverses. Ces données sont ensuite parfaitement formatées pour entraîner un modèle plus petit capable de réaliser des tâches marketing spécifiques. En contrôlant le nombre d'échantillons et le format, nous garantissons que les données générées sont à la fois pertinentes et faciles à utiliser, rendant l'ensemble du processus plus efficace et efficace.

Étape 4 : Contrôle de la qualité

Après avoir généré nos échantillons, il est crucial de s'assurer qu'ils respectent un certain standard de qualité. C'est là que notre fonction de contrôle de la qualité entre en jeu.

Pourquoi c'est important

En passant chaque échantillon par ces deux contrôles, nous nous assurons que seules des données de haute qualité sont utilisées pour entraîner notre modèle. Le contrôle de longueur garantit que les échantillons sont suffisamment détaillés, tandis que le contrôle de répétition assure que le contenu est varié et riche en vocabulaire.

Étape 5 : Assurer la diversité

Pour construire un modèle IA bien équilibré et efficace, il est essentiel que nos données d'entraînement couvrent un large éventail de scénarios marketing. C'est là que notre fonction de suivi de la diversité entre en jeu.

Pourquoi cela compte

Assurer la diversité dans notre ensemble de données est crucial car cela conduit à un modèle IA plus polyvalent et capable. Si les données d'entraînement se concentrent uniquement sur quelques secteurs ou canaux marketing, le modèle pourrait avoir des difficultés avec des scénarios en dehors de ces domaines.

Étape 6 : Création d'un ensemble de données pour le fine-tuning

Dans cette étape, nous visons à créer un ensemble de données spécialement conçu pour le fine-tuning d'un modèle linguistique afin de générer du contenu marketing et de médias sociaux. La fonction create_finetuning_dataset gère ce processus, générant et compilant un ensemble d'échantillons de haute qualité.

Le résultat est un ensemble de données de 1 000 scénarios marketing bien élaborés, chacun formaté avec des instructions claires, des entrées pertinentes et des réponses détaillées.

Étape 7 : Préparation et quantification du modèle

Avec l'ensemble de données prêt, l'étape suivante cruciale consiste à préparer le modèle linguistique pour le fine-tuning. Cela implique d'utiliser la bibliothèque Unsloth pour charger un modèle pré-entraîné tout en appliquant certaines optimisations.

Étape 8 : Entraînement du modèle

Dans cette étape, nous passons à la phase cruciale d'entraînement du modèle en utilisant le SFTTrainer de la bibliothèque Hugging Face TRL.

Ce code configure le processus d'entraînement où les paramètres du modèle sont ajustés pour mieux s'adapter aux données.

Étape 9 : Génération et analyse de la sortie

Après que le modèle a été entraîné, l'étape suivante consiste à générer du texte basé sur une invite donnée, puis à analyser cette sortie dans un format structuré.

Étape 10 : Sauvegarde et rechargement du modèle

Dans cette étape finale, nous nous concentrons sur la sauvegarde du modèle et du tokenizer fine-tunés afin qu'ils puissent être utilisés plus tard sans avoir besoin de réentraîner le modèle depuis le début.

Comparaison entre 405B et 8B pour la même invite

Lorsqu'on compare les sorties du modèle 405B d'origine avec celles du modèle 8B fine-tuné, les différences sont claires et significatives. Le modèle fine-tuné démontre une approche plus raffinée et pratique, en faisant un outil exceptionnel pour des applications réelles.

Conclusion

En conclusion, le modèle 8B fine-tuné s'avère être un outil puissant et pratique pour quiconque ayant besoin de créer un contenu ciblé, efficace et prêt à l'emploi. Il élimine l'excès et fournit des résultats clairs et précis qui font gagner du temps et des efforts.