Le préentraînement est la phase fondamentale dans le développement d'un modèle de langage de grande taille (LLM) où le modèle est exposé à d'énormes et diverses quantités de données textuelles. Pendant cette étape, **le LLM apprend les structures, les motifs et les nuances fondamentaux de la langue**, y compris la grammaire, le vocabulaire, la syntaxe et les relations contextuelles. En traitant ces données étendues, le modèle acquiert une large compréhension de la langue et des connaissances générales sur le monde. Cette base complète permet au LLM de générer un texte cohérent et contextuellement pertinent. Par la suite, ce modèle préentraîné peut subir un ajustement fin, où il est formé davantage sur des ensembles de données spécialisés pour adapter ses capacités à des tâches ou domaines spécifiques, améliorant ainsi ses performances et sa pertinence dans des applications ciblées.
* **Paramètres** : Les paramètres sont les **poids et biais apprenables** dans le réseau de neurones. Ce sont les nombres que le processus d'entraînement ajuste pour minimiser la fonction de perte et améliorer les performances du modèle sur la tâche. Les LLM utilisent généralement des millions de paramètres.
* **Dimension d'embedding** : La taille du vecteur utilisé pour représenter chaque jeton ou mot. Les LLM utilisent généralement des milliards de dimensions.
* **Dimension cachée** : La taille des couches cachées dans le réseau de neurones.
* **Nombre de couches (profondeur)** : Combien de couches le modèle a. Les LLM utilisent généralement des dizaines de couches.
* **Nombre de têtes d'attention** : Dans les modèles de transformateurs, c'est combien de mécanismes d'attention séparés sont utilisés dans chaque couche. Les LLM utilisent généralement des dizaines de têtes.
* **Dropout** : Le dropout est quelque chose comme le pourcentage de données qui est supprimé (les probabilités passent à 0) pendant l'entraînement utilisé pour **prévenir le surapprentissage.** Les LLM utilisent généralement entre 0-20%.
Configuration du modèle GPT-2 :
```json
GPT_CONFIG_124M = {
"vocab_size": 50257, // Vocabulary size of the BPE tokenizer
Dans PyTorch, un **tensor** est une structure de données fondamentale qui sert d'array multi-dimensionnel, généralisant des concepts comme les scalaires, les vecteurs et les matrices à des dimensions potentiellement supérieures. Les tenseurs sont la principale façon dont les données sont représentées et manipulées dans PyTorch, en particulier dans le contexte de l'apprentissage profond et des réseaux de neurones.
* **Scalaires** : Tensors de rang 0, représentant un seul nombre (zéro-dimensionnel). Comme : 5
* **Vecteurs** : Tensors de rang 1, représentant un tableau unidimensionnel de nombres. Comme : \[5,1]
* **Matrices** : Tensors de rang 2, représentant des tableaux bidimensionnels avec des lignes et des colonnes. Comme : \[\[1,3], \[5,2]]
* **Tensors de Rang Supérieur** : Tensors de rang 3 ou plus, représentant des données dans des dimensions supérieures (par exemple, des tenseurs 3D pour des images couleur).
D'un point de vue computationnel, les tenseurs agissent comme des conteneurs pour des données multi-dimensionnelles, où chaque dimension peut représenter différentes caractéristiques ou aspects des données. Cela rend les tenseurs particulièrement adaptés pour gérer des ensembles de données complexes dans des tâches d'apprentissage automatique.
Bien que les tenseurs PyTorch soient similaires aux arrays NumPy dans leur capacité à stocker et manipuler des données numériques, ils offrent des fonctionnalités supplémentaires cruciales pour l'apprentissage profond :
* **Différentiation Automatique** : Les tenseurs PyTorch supportent le calcul automatique des gradients (autograd), ce qui simplifie le processus de calcul des dérivées nécessaires pour entraîner des réseaux de neurones.
* **Accélération GPU** : Les tenseurs dans PyTorch peuvent être déplacés et calculés sur des GPU, accélérant considérablement les calculs à grande échelle.
La différentiation automatique (AD) est une technique computationnelle utilisée pour **évaluer les dérivées (gradients)** des fonctions de manière efficace et précise. Dans le contexte des réseaux de neurones, l'AD permet le calcul des gradients nécessaires pour **les algorithmes d'optimisation comme la descente de gradient**. PyTorch fournit un moteur de différentiation automatique appelé **autograd** qui simplifie ce processus.
### Explication Mathématique de la Différentiation Automatique
**1. La Règle de Chaîne**
Au cœur de la différentiation automatique se trouve la **règle de chaîne** du calcul. La règle de chaîne stipule que si vous avez une composition de fonctions, la dérivée de la fonction composite est le produit des dérivées des fonctions composées.
Mathématiquement, si `y=f(u)` et `u=g(x)`, alors la dérivée de `y` par rapport à `x` est :
Dans l'AD, les calculs sont représentés comme des nœuds dans un **graphe computationnel**, où chaque nœud correspond à une opération ou une variable. En parcourant ce graphe, nous pouvons calculer les dérivées de manière efficace.
Dans des réseaux neurones plus grands avec plusieurs couches, le processus de calcul des gradients devient plus complexe en raison du nombre accru de paramètres et d'opérations. Cependant, les principes fondamentaux restent les mêmes :
* **Passage Arrière (Backpropagation) :** Calculez les gradients de la perte par rapport à chaque paramètre du réseau en appliquant la règle de chaîne de manière récursive depuis la couche de sortie jusqu'à la couche d'entrée.
