GPT fait plus que vous ne le pensez
Les modèles GPT changent notre façon de travailler avec le texte.
L'aventure a commencé avec GPT-1. Il a montré que les machines pouvaient écrire des phrases cohérentes. GPT-2 a suivi et a révélé le potentiel de ces modèles. Puis GPT-3 est arrivé. Avec 175 milliards de paramètres, il a prouvé que les modèles pouvaient faire bien plus que simplement terminer une phrase.
Le secret réside dans l'architecture Transformer. Elle apprend des schémas à partir de quantités massives de données. Il n'est pas nécessaire de programmer chaque règle. Vous pouvez l'affiner pour des tâches spécifiques ou utiliser le langage naturel pour le guider.
Mais déployer ces modèles en production est difficile.
Une latence élevée peut ruiner l'expérience utilisateur. Nous avons fait tourner de grands modèles sur 64 GPU Nvidia H100. Le délai était de 120 ms. C'était trop lent pour nos besoins. Nous sommes passés à un modèle plus petit de 6 milliards de paramètres en utilisant LoRA. Cela a réduit la latence à 38 ms. Cela nous a également permis d'économiser 30 000 $ par mois. Nous avons perdu un peu de précision dans le code, mais la vitesse et le coût en valaient la peine.
Vous devez également faire attention aux biais. GPT apprend des schémas à partir d'Internet. Cela signifie qu'il peut répéter des stéréotypes ou des erreurs factuelles. Il semble sûr de lui, même lorsqu'il se trompe.
Nous avons construit un pipeline de données pour détecter ces erreurs. Nous avons utilisé un moteur de règles pour signaler le langage biaisé. Au début, 4 % de nos signalements étaient erronés. Nous avons corrigé cela en ajoutant un petit modèle de validation. Cela a permis de ramener le taux d'erreur sous la barre des 1 %.
Le coût et l'énergie sont également des obstacles majeurs.
L'entraînement de grands modèles coûte des millions de dollars. Nous utilisons la quantification pour réduire les coûts. En utilisant la quantification 4-bit, nous avons fait passer le coût par token de 0,00015 $ à 0,00004 $. Pour un produit SaaS de grande envergure, cela représente une économie de 3 millions de dollars par an.
L'avenir s'oriente vers l'efficacité. Au lieu de simplement rendre les modèles plus grands, les développeurs les rendent plus intelligents et plus petits. Nous avons besoin de modèles rapides, peu coûteux et honnêtes sur ce qu'ils ne savent pas.
Utilisez ces outils avec sagesse. Comprenez leurs limites. Construisez des garde-fous pour qu'ils restent utiles.
Source: https://dev.to/lavkeshdwivedi/gpt-does-more-than-you-think-fll
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi