L'importance du nouveau modèle Phi 1 : Aperçu sur l'avenir des modèles de langage
🔍 **Table des matières**
1. Introduction
2. L'importance du modèle Phi 1
3. La taille du modèle Phi 1
4. Précision et capacités de Phi 1
5. L'importance de la qualité des données
6. Données synthétiques et modèles experts
7. L'amélioration de Phi 1
8. L'avenir des modèles de langage
9. Les limites de Phi 1
10. Le calendrier pour l'AGI
Introduction
Le domaine de l'intelligence artificielle (IA) progresse rapidement ces dernières années, avec les modèles de langage jouant un rôle important dans ce progrès. Le dernier ajout à ce domaine est le modèle Phi 1, qui a suscité beaucoup d'attention en raison de sa petite taille et de ses capacités impressionnantes. Dans cet article, nous explorerons l'importance du modèle Phi 1 et ce qu'il nous révèle sur l'avenir des modèles de langage et les échéances de notre marche vers une intelligence de niveau humain.
L'importance du modèle Phi 1
Le modèle Phi 1 est important non seulement parce qu'il est suffisamment petit pour être utilisé sur un smartphone et capable de réaliser des tâches de codage Python de niveau d'entretien, mais aussi en raison de ce qu'il nous révèle sur l'avenir des modèles de langage. Le modèle Phi 1 est un exemple parfait de la façon dont la réduction créative de l'échelle de travail, la priorisation de la qualité et de la diversité des données plutôt que de la quantité, et l'utilisation de données synthétiques pour créer des modèles experts petits mais très performants peuvent conduire à des améliorations significatives des modèles de langage.
La taille du modèle Phi 1
Le modèle Phi 1 est un modèle minuscule, avec seulement 1,3 milliard de paramètres. Pour référence, cela représente environ un pour cent de la taille de GPT-3, qui était à l'origine du phénomène ChatGPT. Si les rumeurs récentes sont vraies, il est environ mille fois plus petit que le nombre total de paramètres de GPT-4. Malgré sa petite taille, Phi 1 atteint une précision de 1, ce qui signifie qu'il a réussi la première fois sur 50 défis de codage Python évalués par des humains.
Précision et capacités de Phi 1
La précision et les capacités de Phi 1 sont impressionnantes, surtout compte tenu de sa petite taille. Il est capable de réaliser des tâches de codage Python de niveau d'entretien et atteint une précision de 1. Cela signifie qu'il a réussi la première fois sur 50 défis de codage Python évalués par des humains. L'auteur de l'article, Ronan Eldan, estime que nous verrons beaucoup plus de cette réduction créative de l'échelle de travail, de la priorisation de la qualité et de la diversité des données plutôt que de la quantité, et de l'utilisation de données synthétiques pour créer des modèles experts petits mais très performants.
L'importance de la qualité des données
La qualité des données est cruciale dans le développement des modèles de langage. Le modèle Phi 1 est un exemple parfait de la façon dont la priorisation de la qualité et de la diversité des données plutôt que de la quantité peut conduire à des améliorations significatives des modèles de langage. Les auteurs de l'article ont créé un ensemble de données synthétiques et diversifié de courts récits en utilisant GPT-3.5 et GPT-4. Ils ont ensuite entraîné de petits modèles de 28 millions de paramètres et moins, ce qui représente deux ordres de grandeur de moins que GPT-2, qui ne comptait que 1,5 milliard de paramètres.
Données synthétiques et modèles experts
Les données synthétiques et les modèles experts sont de plus en plus importants dans le développement des modèles de langage. Le modèle Phi 1 est un exemple parfait de la façon dont les données synthétiques peuvent être utilisées pour créer des modèles experts petits mais très performants. Les auteurs de l'article ont créé un manuel scolaire synthétique composé d'environ 1 milliard de jetons de manuels de Python générés par GPT 3.5. Ils ont également créé un petit ensemble de données d'exercices synthétiques composé uniquement de 180 millions de jetons d'exercices et de solutions.
L'amélioration de Phi 1
Le modèle Phi 1 a montré une amélioration significative par rapport aux modèles plus grands pour le code. Les auteurs de l'article ont filtré la pile et Stack Overflow pour ne conserver que les parties de code les plus enseignables, composées d'environ 6 milliards de jetons. Ils ont ensuite créé un manuel scolaire synthétique composé d'environ 1 milliard de jetons de manuels de Python générés par GPT 3.5. Ils ont également créé un petit ensemble de données d'exercices synthétiques composé uniquement de 180 millions de jetons d'exercices et de solutions. Les résultats du modèle de 1,3 milliard de paramètres entraîné de cette manière ont été impressionnants.
L'avenir des modèles de langage
L'avenir des modèles de langage est passionnant, avec le modèle Phi 1 étant un exemple parfait de ce qui est possible. Les auteurs de l'article estiment que des gains significatifs pourraient être obtenus en utilisant GPT-4 pour générer des données synthétiques au lieu de GPT-3.5, car ils ont remarqué que les données de GPT-3.5 présentent un taux d'erreur élevé. Ils estiment également que l'incitation économique à des modèles de plus en plus grands diminuerait, et nous entrerions dans une toute nouvelle ère où les progrès de l'IA ne seraient pas principalement motivés par l'échelle des semi-conducteurs ou la loi de Moore.
Les limites de Phi 1
Le modèle Phi 1 présente certaines limites par rapport aux modèles plus grands pour le code. Tout d'abord, Phi 1 est spécialisé dans le codage Python, ce qui limite sa polyvalence par rapport aux modèles multi-langages. Deuxièmement, Phi 1 ne possède pas les connaissances spécifiques au domaine des modèles plus grands, tels que la programmation avec des API spécifiques ou l'utilisation de packages moins courants. En raison de la nature structurée des ensembles de données et du manque de diversité en termes de langage et de style, il est moins robuste face aux variations stylistiques ou aux erreurs dans la demande.
Le calendrier pour l'AGI
Les cinq à dix prochaines années seront cruciales pour déterminer si davantage de données, de meilleures données, de meilleurs algorithmes ou simplement plus de puissance de calcul conduiront à une AGI ou à une superintelligence. Le modèle Phi 1 constitue une étape significative dans cette direction, mais il reste encore beaucoup à faire. Le goulot d'étranglement pourrait être la production de GPU, la construction de centres de données et leur raccordement à l'électricité. Cependant, avec plus de données, des données de meilleure qualité, des données synthétiques, de meilleurs algorithmes, ainsi que plus et de meilleurs GPU et TPU, nous pourrions voir une AGI plus tôt que nous le pensons.
🌟 **Points forts**
- Le modèle Phi 1 est un modèle minuscule qui atteint une précision de 1.
- La priorisation de la qualité et de la diversité des données plutôt que de la quantité peut conduire à des améliorations significatives dans le domaine des langages.
