Paramètres du modèle

Définition des paramètres du modèle

Les paramètres du modèle sont des variables apprenables au sein des modèles d’intelligence artificielle qui sont automatiquement ajustées au cours du processus d’entraînement afin d’optimiser la capacité du modèle à effectuer des prédictions précises et à définir la manière dont il traite les données d’entrée pour générer des sorties. Ces paramètres constituent les véritables « boutons de réglage » fondamentaux des systèmes d’apprentissage automatique, déterminant le comportement précis et les schémas de prise de décision des modèles d’IA. Dans le contexte de l’apprentissage profond et des réseaux neuronaux, les paramètres consistent principalement en poids et biais — des valeurs numériques qui contrôlent la façon dont l’information circule dans le réseau et la force avec laquelle les différentes caractéristiques influencent les prédictions. L’objectif de l’entraînement est de découvrir les valeurs optimales pour ces paramètres afin de minimiser les erreurs de prédiction et de permettre au modèle de bien généraliser sur de nouvelles données inédites. Comprendre les paramètres du modèle est essentiel pour saisir comment fonctionnent les systèmes d’IA modernes tels que ChatGPT, Claude, Perplexity et Google AI Overviews et pourquoi ils produisent des sorties différentes pour la même entrée.

Contexte historique et évolution des paramètres du modèle

Le concept de paramètres apprenables en apprentissage automatique remonte aux débuts des réseaux de neurones artificiels dans les années 1950 et 1960, lorsque les chercheurs ont compris que les réseaux pouvaient ajuster des valeurs internes pour apprendre à partir des données. Cependant, l’application pratique des paramètres est restée limitée jusqu’à l’avènement de la rétropropagation dans les années 1980, qui a fourni un algorithme efficace pour calculer comment ajuster les paramètres pour réduire les erreurs. L’explosion du nombre de paramètres s’est accélérée de façon spectaculaire avec l’essor de l’apprentissage profond dans les années 2010. Les premiers réseaux de neurones convolutifs pour la reconnaissance d’images comportaient des millions de paramètres, tandis que les grands modèles de langage (LLM) modernes en contiennent des centaines de milliards, voire des milliers de milliards. Selon des recherches de Our World in Data et Epoch AI, le nombre de paramètres dans les systèmes d’IA notables a connu une croissance exponentielle, avec GPT-3 contenant 175 milliards de paramètres, GPT-4o environ 200 milliards, et certaines estimations suggérant que GPT-4 pourrait atteindre 1,8 trillion de paramètres en tenant compte des architectures mixture-of-experts. Cette mise à l’échelle spectaculaire a fondamentalement transformé les capacités des systèmes d’IA, leur permettant de capturer des schémas de plus en plus complexes en langage, vision et raisonnement.

Explication technique : fonctionnement des paramètres du modèle

Les paramètres du modèle opèrent selon un cadre mathématique où chaque paramètre représente une valeur numérique qui influence la façon dont le modèle transforme les entrées en sorties. Dans un modèle simple de régression linéaire, les paramètres sont la pente (m) et l’ordonnée à l’origine (b) dans l’équation y = mx + b, où ces deux valeurs déterminent la droite qui s’ajuste le mieux aux données. Dans les réseaux neuronaux, la situation devient exponentiellement plus complexe. Chaque neurone d’une couche reçoit des entrées de la couche précédente, multiplie chaque entrée par un paramètre de poids correspondant, additionne ces entrées pondérées, ajoute un paramètre de biais, puis applique une fonction d’activation pour produire une sortie. Cette sortie devient alors l’entrée des neurones de la couche suivante, créant une chaîne de transformations pilotées par les paramètres. Pendant l’entraînement, le modèle utilise la descente de gradient et des algorithmes d’optimisation apparentés pour calculer comment chaque paramètre doit être ajusté afin de réduire la fonction de perte — une mesure mathématique de l’erreur de prédiction. Le gradient de la perte par rapport à chaque paramètre indique la direction et l’ampleur de l’ajustement à effectuer. Grâce à la rétropropagation, ces gradients circulent vers l’arrière dans le réseau, permettant à l’optimiseur de mettre à jour tous les paramètres simultanément de façon coordonnée. Ce processus itératif continue sur de multiples époques d’entraînement jusqu’à ce que les paramètres convergent vers des valeurs minimisant la perte sur les données d’entraînement tout en maintenant une bonne généralisation sur de nouvelles données.

Tableau comparatif : paramètres du modèle vs concepts connexes

Types de paramètres du modèle selon les architectures

Les paramètres du modèle prennent différentes formes selon l’architecture et le type de modèle d’apprentissage utilisé. Dans les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour la reconnaissance d’images, les paramètres incluent les poids dans les filtres de convolution (ou noyaux) qui détectent des schémas spatiaux comme les bords, textures et formes à différentes échelles. Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les réseaux LSTM contiennent des paramètres qui contrôlent le flux d’information dans le temps, notamment des paramètres de portes qui déterminent quelles informations retenir ou oublier. Les modèles Transformers, qui alimentent les grands modèles de langage modernes, possèdent des paramètres dans plusieurs composants : poids d’attention qui déterminent quelles parties de l’entrée focaliser, poids des réseaux feed-forward et paramètres de normalisation de couche. Dans les modèles probabilistes comme Naive Bayes, les paramètres définissent les distributions de probabilité conditionnelle. Les machines à vecteurs de support utilisent des paramètres qui positionnent et orientent les frontières de décision dans l’espace des caractéristiques. Les modèles Mixture of Experts (MoE), utilisés dans certaines versions de GPT-4, contiennent des paramètres pour plusieurs sous-réseaux spécialisés ainsi que des paramètres de routage qui déterminent quels experts traitent chaque entrée. Cette diversité architecturale signifie que la nature et le nombre de paramètres varient considérablement selon les types de modèles, mais le principe fondamental reste constant : les paramètres sont les valeurs apprises qui permettent au modèle d’effectuer sa tâche.

Le rôle des poids et des biais comme paramètres fondamentaux

Les poids et biais représentent les deux types de paramètres fondamentaux dans les réseaux neuronaux et constituent la base de l’apprentissage de ces modèles. Les poids sont des valeurs numériques attribuées aux connexions entre neurones, déterminant la force et la direction de l’influence qu’a la sortie d’un neurone sur l’entrée du suivant. Dans une couche totalement connectée avec 1 000 neurones d’entrée et 500 neurones de sortie, il y aurait 500 000 paramètres de poids — un pour chaque connexion. Lors de l’entraînement, les poids sont ajustés afin d’augmenter ou de diminuer l’influence de certaines caractéristiques sur les prédictions. Un poids positif important signifie que la caractéristique active fortement le neurone suivant, tandis qu’un poids négatif l’inhibe. Les biais sont des paramètres supplémentaires, un par neurone dans une couche, qui ajoutent un décalage constant à la somme des entrées du neurone avant l’application de la fonction d’activation. Mathématiquement, si un neurone reçoit des entrées pondérées qui s’annulent, le biais permet au neurone de produire tout de même une sortie non nulle, offrant une flexibilité cruciale. Cette flexibilité permet aux réseaux neuronaux d’apprendre des frontières de décision complexes et de capter des schémas qui ne seraient pas possibles avec les seuls poids. Dans un modèle à 200 milliards de paramètres comme GPT-4o, la grande majorité sont des poids dans les mécanismes d’attention et les réseaux feed-forward, les biais constituant une part plus modeste mais néanmoins significative. Ensemble, poids et biais permettent au modèle d’apprendre les schémas subtils du langage, de la vision ou d’autres domaines qui rendent les systèmes d’IA modernes si puissants.

Impact du nombre de paramètres sur les capacités et performances du modèle

Le nombre de paramètres d’un modèle a un impact profond sur sa capacité à apprendre des schémas complexes et sur ses performances globales. Les recherches montrent de façon constante que des lois d’échelle régissent la relation entre le nombre de paramètres, la taille des données d’entraînement et la performance du modèle. Les modèles dotés de plus de paramètres peuvent représenter des fonctions plus complexes et capter des schémas plus nuancés dans les données, conduisant généralement à de meilleures performances sur des tâches difficiles. GPT-3 avec ses 175 milliards de paramètres a démontré des capacités remarquables en few-shot learning, inatteignables par de plus petits modèles. GPT-4o avec 200 milliards de paramètres montre des progrès supplémentaires en raisonnement, génération de code et compréhension multimodale. Cependant, la relation entre paramètres et performance n’est pas linéaire et dépend fortement de la quantité et de la qualité des données d’entraînement. Un modèle avec trop de paramètres par rapport aux données disponibles surapprendra, mémorisant des exemples spécifiques au lieu d’apprendre des schémas généralisables, ce qui nuit aux performances sur de nouvelles données. À l’inverse, un modèle avec trop peu de paramètres risque de sous-apprendre, échouant à capter des schémas importants et n’atteignant pas des performances optimales même sur les données d’entraînement. Le nombre optimal de paramètres pour une tâche donnée dépend de la complexité de la tâche, de la taille et diversité du jeu de données d’entraînement et des contraintes computationnelles. Les recherches d’Epoch AI montrent que les systèmes d’IA modernes ont atteint des performances remarquables grâce à une mise à l’échelle massive, certains modèles comptant des trillions de paramètres dans des architectures mixture-of-experts où tous les paramètres ne sont pas actifs pour chaque entrée.

Efficacité des paramètres et approches de fine-tuning

Si les grands modèles à milliards de paramètres atteignent des performances impressionnantes, le coût computationnel de leur entraînement et déploiement est considérable. Cela a stimulé la recherche sur des méthodes de fine-tuning efficaces en paramètres qui permettent d’adapter des modèles pré-entraînés à de nouvelles tâches sans mettre à jour tous les paramètres. LoRA (Low-Rank Adaptation) est une technique de pointe qui fige la majorité des paramètres pré-entraînés et n’entraîne qu’un petit ensemble de matrices à faible rang supplémentaires, réduisant ainsi le nombre de paramètres à optimiser de plusieurs ordres de grandeur tout en maintenant les performances. Par exemple, le fine-tuning d’un modèle de 7 milliards de paramètres avec LoRA peut impliquer de n’entraîner que 1 à 2 millions de paramètres supplémentaires au lieu des 7 milliards. Les modules adaptateurs insèrent de petits réseaux entraînables entre les couches d’un modèle pré-entraîné figé, n’ajoutant qu’un faible pourcentage de paramètres tout en permettant l’adaptation à une tâche spécifique. L’ingénierie de prompt et l’apprentissage en contexte représentent des alternatives qui ne modifient pas les paramètres du tout, mais utilisent plus efficacement les paramètres existants grâce à des entrées soigneusement conçues. Ces approches efficaces ont démocratisé l’accès aux grands modèles de langage, permettant à des organisations disposant de ressources limitées de personnaliser des modèles de pointe pour leurs besoins spécifiques. Le compromis entre efficacité des paramètres et performance reste un sujet actif de recherche, les praticiens cherchant à équilibrer l’efficacité computationnelle et la précision requise pour chaque tâche.

Paramètres du modèle dans la surveillance de l’IA et le suivi de marque

Comprendre les paramètres du modèle est crucial pour des plateformes comme AmICited qui surveillent la façon dont les marques et domaines apparaissent dans les réponses générées par l’IA sur des systèmes tels que ChatGPT, Perplexity, Claude et Google AI Overviews. Des modèles d’IA différents avec des configurations de paramètres distinctes produisent des résultats différents pour la même requête, influençant où et comment les marques sont mentionnées. Les 200 milliards de paramètres de GPT-4o sont configurés différemment de ceux de Claude 3.5 Sonnet ou des modèles de Perplexity, d’où des variations dans la génération des réponses. Les paramètres appris lors de l’entraînement sur différents jeux de données et avec des objectifs différents font que les modèles disposent de connaissances, de schémas de raisonnement et de comportements de citation différents. Lors de la surveillance des mentions de marque dans les réponses de l’IA, comprendre que ces différences proviennent de variations de paramètres aide à expliquer pourquoi une marque peut être mise en avant par un système d’IA et à peine mentionnée par un autre. Les paramètres qui contrôlent les mécanismes d’attention déterminent quelles parties des données d’entraînement du modèle sont les plus pertinentes pour une requête, influençant ainsi les schémas de citation. Les paramètres dans les couches de génération de sortie déterminent la façon dont le modèle structure et présente l’information. En suivant comment différents systèmes d’IA avec des configurations de paramètres différentes évoquent les marques, AmICited fournit des analyses sur l’impact du comportement des modèles, piloté par les paramètres, sur la visibilité des marques dans le paysage de la recherche assistée par l’IA.

Principaux aspects et bénéfices de la compréhension des paramètres du modèle

• Pouvoir prédictif : Les paramètres déterminent la capacité du modèle à capter les schémas et à faire des prédictions précises sur de nouvelles données
• Généralisation : Des paramètres bien optimisés permettent aux modèles de généraliser des données d’entraînement à des situations réelles
• Interprétabilité : Comprendre quels paramètres ont de grandes valeurs aide à identifier les caractéristiques les plus importantes pour les prédictions
• Apprentissage par transfert : Les paramètres pré-entraînés peuvent être adaptés à de nouvelles tâches via le fine-tuning, réduisant le temps et les données nécessaires
• Efficacité computationnelle : Le nombre de paramètres impacte directement les besoins en mémoire, la vitesse de traitement et la consommation d’énergie
• Comparaison de modèles : Le nombre et la configuration des paramètres expliquent les différences de performance entre différents systèmes d’IA
• Lois d’échelle : Les recherches montrent des relations prévisibles entre nombre de paramètres, taille des données et performance des modèles
• Personnalisation : Le fine-tuning efficace en paramètres permet aux organisations d’adapter de grands modèles sans ressources computationnelles massives
• Reproductibilité : Comprendre l’initialisation et l’optimisation des paramètres garantit la cohérence du comportement du modèle entre les entraînements
• Gestion des risques : Surveiller les valeurs des paramètres aide à détecter le surapprentissage et d’autres problèmes pouvant menacer la fiabilité du modèle

Évolution future et implications stratégiques des paramètres du modèle

L’avenir des paramètres du modèle est façonné par plusieurs tendances convergentes qui vont profondément modifier la conception et le déploiement des systèmes d’IA. Les architectures Mixture of Experts (MoE) représentent une évolution importante, où les modèles comportent plusieurs sous-réseaux spécialisés (experts) avec des paramètres séparés, et un mécanisme de routage détermine quels experts traitent chaque entrée. Cette approche permet aux modèles de passer à des trillions de paramètres tout en maintenant une efficacité computationnelle lors de l’inférence, puisque tous les paramètres ne sont pas sollicités à chaque entrée. GPT-4 utiliserait une architecture MoE avec 16 experts de 110 milliards de paramètres chacun, totalisant 1,8 trillion de paramètres mais n’en utilisant qu’une fraction lors de l’inférence. Les paramètres clairsemés et les techniques de pruning sont développés pour identifier et supprimer les paramètres les moins importants, réduisant la taille du modèle sans sacrifier ses performances. Les approches d’apprentissage continu visent à mettre à jour les paramètres de façon efficace à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles, permettant aux modèles de s’adapter sans réentraînement complet. L’apprentissage fédéré distribue l’entraînement des paramètres sur plusieurs appareils tout en préservant la confidentialité, permettant aux organisations de bénéficier d’un entraînement à grande échelle sans centraliser les données sensibles. L’émergence de petits modèles de langage (SLM) à plusieurs milliards, plutôt que des centaines de milliards de paramètres, suggère un avenir où l’efficacité des paramètres sera aussi importante que leur nombre brut. À mesure que les systèmes d’IA seront intégrés à des applications critiques, comprendre et maîtriser les paramètres du modèle deviendra primordial pour assurer la sécurité, l’équité et l’alignement avec les valeurs humaines. Le lien entre le nombre de paramètres et le comportement du modèle restera un axe central de la recherche en IA, avec des implications allant de la durabilité computationnelle à l’interprétabilité et la fiabilité des systèmes d’IA.