Tout comme il existe des lois simples de la nature, le monde de l’intelligence artificielle (IA) a longtemps pensé que plus on avait de puissance de calcul, de données d’entraînement et de paramètres, meilleur était le modèle d’IA.
Mais maintenant, l’IA a besoin de trois lois différentes pour expliquer comment utiliser la puissance de calcul de diverses manières peut améliorer les modèles. Voici comment ça fonctionne :
- Sclaing de prétraitement : Plus de données d’entraînement rendent le modèle plus intelligent dès le départ.
- Sclaing de post-traitement : Après la création du modèle, on peut le peaufiner pour qu’il soit encore plus précis.
- Scaling en temps de test (ou réflexion prolongée) : C’est une nouvelle technique où on utilise plus de calcul pendant l’utilisation du modèle pour résoudre des problèmes complexes en plusieurs étapes.
Le scaling en temps de test est vraiment intéressant parce qu’il permet aux modèles d’IA de penser de manière plus approfondie en faisant plusieurs tentatives pour résoudre un problème. Mais ça demande beaucoup de puissance de calcul, ce qui signifie que nous aurons besoin de plus en plus de superordinateurs pour faire fonctionner ces modèles intelligents.
Qu’est-ce que le scaling de Prétraitement ?
C’est la base pour améliorer l’IA : plus on donne de données, plus le modèle est grand, et plus on utilise de puissance de calcul, meilleure sera l’intelligence et la précision du modèle. Quand on combine un gros modèle avec beaucoup de données, il devient encore plus performant, mais il faut des ordinateurs très puissants pour le faire fonctionner. Grâce à cette méthode, on a créé des modèles d’IA super avancés et inventé de nouvelles façons de les construire. Et comme on produit de plus en plus de données variées, on pourra continuer à améliorer ces modèles d’IA dans le futur.
Qu’est-ce que le scaling de Post-Traitement ?
Prétraiter un grand modèle d’IA coûte cher et demande beaucoup d’expertise. Mais une fois fait, ça permet aux autres d’utiliser ce modèle pour créer leurs propres versions, ce qui rend l’IA plus accessible.
Après la création de ce modèle de base, beaucoup d’autres modèles sont développés à partir de lui pour différents usages, ce qui augmente beaucoup la demande en puissance de calcul. En fait, créer tous ces nouveaux modèles peut nécessiter 30 fois plus de calcul que de faire le modèle original.
Les techniques de post-traitement aident à rendre un modèle d’IA plus précis et utile pour ce qu’une entreprise veut faire. Imaginez que le prétraitement est comme l’école où l’IA apprend les bases, alors que le post-traitement, c’est comme l’apprentissage professionnel pour un travail spécifique, comme l’analyse des sentiments ou la traduction, ou encore pour comprendre les termes techniques d’un secteur comme la santé ou le droit.
Après le prétraitement, on peut encore améliorer le modèle en utilisant plusieurs méthodes :
- Réglage fin : On entraîne encore le modèle avec des données spécifiques pour qu’il soit meilleur dans un domaine particulier.
- Distillation : On utilise un grand modèle pour enseigner à un plus petit modèle comment fonctionner.
- Apprentissage par renforcement : L’IA apprend à faire les bonnes choses en recevant des récompenses, comme des “likes” d’utilisateurs pour un chatbot.
- Échantillonnage Best-of-n : On fait produire plusieurs réponses à l’IA et on choisit la meilleure.
- Recherche : L’IA essaie différentes façons de répondre avant de choisir la meilleure.
Pour améliorer encore plus le modèle après le prétraitement, on peut ajouter des données créées par l’IA pour couvrir des situations rares ou manquantes dans les données réelles.
Après le prétraitement, on améliore les modèles d’IA en les ajustant, en les simplifiant et en les enseignant pour qu’ils soient plus efficaces et mieux adaptés à des tâches spécifiques.
Qu’est-ce que le scaling en Temps de Test ?
Les grands modèles de langage (LLM) répondent vite aux questions simples, mais ils ont du mal avec les questions compliquées. Pour ces dernières, l’IA doit réfléchir avant de répondre, un peu comme nous quand on doit résoudre un problème complexe.
Le scaling en temps de test, ou “réflexion prolongée”, permet à l’IA de prendre plus de temps pour penser pendant qu’elle répond. Au lieu de donner une réponse rapide, elle explore plusieurs solutions avant de choisir la meilleure. Pour des tâches difficiles comme créer du code complexe, cela peut prendre des minutes ou des heures, et ça demande beaucoup plus de puissance de calcul que pour une réponse simple.
Le calcul en temps de test permet aux modèles d’IA de résoudre des problèmes en testant plusieurs solutions et en découpant les tâches compliquées en étapes plus simples, tout en montrant parfois leur démarche à l’utilisateur. Des recherches montrent que cette méthode améliore la qualité des réponses pour les questions qui demandent du raisonnement et de la planification.
Voici comment ça marche :
- Prompting en chaîne de pensées : On divise les problèmes difficiles en étapes faciles à suivre.
- Échantillonnage avec vote majoritaire : On fait plusieurs essais de réponse et on choisit celle qui revient le plus souvent.
- Recherche : On examine différentes manières de répondre comme dans un arbre de décisions.
On peut aussi utiliser des techniques après l’entraînement, comme choisir la meilleure réponse parmi plusieurs, pour que l’IA prenne son temps à réfléchir et donne des réponses qui plaisent aux gens ou qui répondent à certains critères.
Comment le scaling en Temps de Test Permet le Raisonnement de l’IA
Le calcul en temps de test permet à l’IA de donner des réponses bien réfléchies, précises et utiles pour des questions complexes. Cela est vital pour des tâches de raisonnement détaillé dans divers domaines :
- Santé : Analyse de données pour prédire l’évolution des maladies et les complications des traitements, personnalisation des options de traitement.
- Commerce et Logistique : Aide à la décision pour gérer les défis opérationnels, prévision de la demande, efficacité des chaînes d’approvisionnement.
- Entreprises Mondiales : Planification d’affaires, débogage de logiciels, optimisation des itinéraires.
Les modèles d’IA comme o1-mini d’OpenAI, DeepSeek R1 et Gemini 2.0 de Google DeepMind évoluent, mais nécessitent beaucoup de puissance de calcul pour fonctionner efficacement.
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