Découvrez comment un modèle d’IA apprend à comprendre, interagir et s’améliorer grâce à des étapes clés de formation.
L’entraînement d’un modèle d’intelligence artificielle est un processus complexe, mais essentiel pour le rendre utile, précis et pertinent. Dans cet article, nous allons détailler les différentes étapes de l’entraînement d’un modèle comme ChatGPT, tout en expliquant comment ces étapes s’appliquent de manière concrète à une tâche comme l’identification d’un personnage populaire comme ‘Solid Snake‘, un personnage emblématique du jeu vidéo ‘Metal Gear Solid‘ (oui la saga de Kojima nous manque cruellement). Ce processus, bien que technique, peut être décomposé de manière simple pour qu’il soit accessible à tous.
1. Pré-entraînement : Assimilation des bases du langage et des connaissances générales
Le pré-entraînement est la première phase de l’apprentissage d’un modèle d’IA. L’objectif est d’enseigner au modèle les bases du langage humain, telles que la grammaire, la syntaxe et les relations entre les mots, mais aussi une vaste quantité de connaissances provenant de différentes sources.
Exemple : L’identification de Solid Snake
Lors du pré-entraînement, l’IA apprend à lire et comprendre des textes à grande échelle. Par exemple, le modèle pourrait rencontrer des descriptions comme :
- ‘Solid Snake est un personnage de Metal Gear Solid, un jeu où il porte un bandeau sur l’œil, une tenue tactique noire et utilise des équipements de haute technologie.’
- ‘Snake Plissken, personnage joué par Kurt Russell, porte également un bandeau et a une attitude similaire, mais évolue dans un autre univers.’
À ce stade, l’IA ne comprend pas encore le contexte en profondeur. Elle apprend simplement que Solid Snake et Snake Plissken sont deux personnages avec des traits visuels et des comportements similaires.
2. Affinage supervisé : Améliorer la compréhension grâce à l’annotation humaine
Une fois le pré-entraînement terminé, on passe à l’étape du fine-tuning supervisé. Dans cette phase, des annotateurs humains ajoutent des précisions à ce que le modèle a appris. L’idée est de lui fournir des corrections et des exemples pour l’aider à comprendre des contextes spécifiques.
Exemple avec Solid Snake
Imaginons que l’IA soit confrontée à une description ambiguë : un personnage avec un bandeau et une combinaison noire. L’annotateur humain devra intervenir et préciser qu’il s’agit de Solid Snake, en expliquant :
- ‘Solid Snake appartient à un univers militaire futuriste et porte un bandeau pour camoufler une blessure à l’œil. Il utilise des équipements high-tech.’
- ‘Snake Plissken, bien qu’il partage des traits similaires, appartient à un monde dystopique avec une tonalité différente.’
Ainsi, en ajoutant ces informations, le modèle apprend à faire des distinctions subtiles entre ces deux personnages, en se basant sur le contexte de l’univers dans lequel ils évoluent.
3. Renforcement par retour humain (RLHF) : Ajuster les réponses grâce à l’évaluation humaine
Le Renforcement par retour humain (RLHF) est une méthode qui permet d’améliorer la performance d’un modèle en utilisant des évaluations humaines sur ses réponses. L’idée ici est de collecter des retours sur la pertinence, la précision et la qualité des réponses générées par le modèle.
Exemple avec Solid Snake
Disons qu’un utilisateur pose la question suivante :
Question : ‘Qui est ce personnage avec un bandeau sur l’œil et une combinaison noire ?’
L’IA propose plusieurs réponses possibles :
1. ‘C’est Solid Snake, du jeu Metal Gear Solid.’
2. ‘C’est Snake Plissken, du film New York 1997.’
L’évaluateur humain va classer ces réponses selon leur pertinence, en fonction de l’exactitude de la description et du contexte. Dans ce cas, la première réponse sera classée comme plus pertinente. L’évaluateur peut également fournir des commentaires pour aider à affiner la réponse, en soulignant que Solid Snake appartient à un univers militaire avancé, contrairement à Snake Plissken.
4. Fine-Tuning basé sur des scénarios spécifiques : Affiner les compétences dans des domaines ciblés
Une fois le modèle affiné par le RLHF, il peut passer à un fine-tuning spécifique, où il est entraîné sur des domaines ou des contextes particuliers. Ce processus permet de rendre le modèle plus performant dans des tâches spécifiques, comme la reconnaissance de personnages dans les jeux vidéo ou les films.
Exemple avec Solid Snake
Dans cette étape, l’IA pourrait être entraînée à mieux comprendre des catégories spécifiques, comme les personnages de jeux vidéo emblématiques. Par exemple :
- L’IA apprend que Solid Snake est un héros militaire d’un jeu vidéo, et que sa mission principale est de stopper des armes de destruction massive.
- L’IA apprend également que Snake Plissken a un rôle similaire, mais dans un film d’action à ambiance post-apocalyptique.
Ce fine-tuning permet à l’IA d’être plus précise lorsqu’elle rencontre des descriptions complexes ou ambiguës. Elle devient capable de faire la différence entre ces deux personnages en fonction de leur univers respectif.
5. Feedback continu : Améliorer après le déploiement
Le processus d’entraînement ne s’arrête pas une fois que le modèle est déployé. Après sa mise en ligne, des utilisateurs peuvent soumettre des retours pour corriger des erreurs ou améliorer des réponses.
Exemple avec Solid Snake
Imaginons qu’un utilisateur pose une question ambiguë, comme :
Question : ‘Quel est ce personnage militaire avec un bandeau et une tenue noire ?’
L’IA pourrait donner une réponse incorrecte, confondant Solid Snake avec Snake Plissken. Après cette erreur, des utilisateurs peuvent signaler le problème. Le retour humain est alors intégré au modèle, permettant ainsi une correction des erreurs de classification et une meilleure compréhension des différences entre les deux personnages dans des contextes similaires.
Le processus d’entraînement d’un modèle IA, comme celui décrit ici avec Solid Snake, est un cycle continu d’amélioration. Grâce à des étapes comme le pré-entraînement (pre-training), l’affinage supervisé (supervised fine-tuning), le renforcement par retour humain (reinforcement learning with human feedback), le fine-tuning (fine-tuning) et le feedback post-déploiement (post-deployment feedback), l’IA devient de plus en plus précise dans ses réponses. Ce processus implique un travail de collaboration entre des experts humains et des modèles d’IA pour garantir que l’IA puisse non seulement comprendre les nuances des questions posées, mais aussi répondre de manière précise et pertinente.
Chaque phase contribue à rendre l’IA plus performante et à affiner ses capacités, avec l’objectif ultime de répondre aux attentes des utilisateurs tout en évitant les erreurs et les malentendus.
