quels sont les critères de comparaison pour trouver le bon LLM

Dans le paysage actuel des modèles de langage de grande envergure (LLM), la sélection du modèle optimal pour une entreprise ne repose pas uniquement sur la performance en termes de compréhension du language et de génération de texte ou de chat. Il est essentiel d’établir un équilibre optimal entre trois piliers: la qualité de la réponse, le coût des tokens et la vitesse de réponse, formant ainsi un triptyque décisionnel.

Le graphique indique que Mistral se distingue par sa vitesse de traitement des tokens par seconde à un coût d’inférence comparable à celui des autres LLMs, ce qui en fait un concurrent sérieux dans la catégorie dite « Workhorse Tier ». Cela suggère que Mistral pourrait être un choix judicieux pour des tâches nécessitant rapidité et coût modéré sans compromettre excessivement la qualité de la réponse attendue.

Cependant, les modèles situés dans le « Intelligence Tier » comme Claude 3 Opus, GPT-4, et Gemini Pro 1.5, bien qu’affichant des coûts plus élevés et des vitesses de traitement moindres, suggèrent une capacité supérieure de compréhension et de création de contenu sophistiqué. Ces LLMs pourraient être privilégiés pour des applications où la nuance et la sophistication de la réponse sont critiques, justifiant ainsi leur coût supérieur. On parle bien de coûts démultipliés qui peuvent allourdir considérablement la facture.

La médiane recherchée est donc un compromis stratégique où chaque dimension est optimisée en fonction des besoins spécifiques de l’utilisation que l’on peut en faire. Dans le cadre du pré-entraînement, où les LLMs acquièrent des compétences linguistiques fondamentales, et de l’ajustement fin (fine tuning), qui affine ces compétences pour des applications spécifiques, une attention particulière doit être portée au coût d’inférence et à la vitesse, car ces phases peuvent s’avérer énergivores et coûteuses. Une moindre vitesse empêchera l’utilisation de ces technologies sur des callbots de TALKR car la vitesse de réponse en mars 2024 est est supérieure à 1 seconde sauf à condition de mettre le prix au niveau des puces Nvdia qui vont traiter les calculs.

Le choix d’un LLM et des IA Génératives ne doivent pas être dicté seulement par la performance seule, mais plutôt par une analyse approfondie du coût total de possession (TCO), qui englobe le coût initial de configuration, les coûts d’inférence, les coûts de maintenance, et les coûts associés. Une architecture hybride peut être envisagée, où des modèles plus rapides et moins coûteux sont utilisés pour des tâches courantes, tandis que des modèles plus coûteux et performants sont réservés à des tâches complexes. Sans parler aussi du problème lié au RGPD. Ou vont les datas ? que font les entreprises avec ces données. Cela ajoute alors une nouvelle dimension dans le choix final de l’outil que l’on va utiliser.

En outre, l’écosystème open source, avec des projets comme Llama, offre une alternative attractive, permettant aux entreprises de déployer des LLMs dans un cadre commercial sans les contraintes des solutions propriétaires, offrant ainsi une plus grande flexibilité et potentiellement des coûts réduits mais nos tests au seins de TALKR sont assez décevants en terme de qualité de réponse à moins de générer des prompts très longs : la longueur des prompts ajoute aussi alors une nouvelle dimension. Un mauvais LLM avec un bon prompt peut donner des résultats performants selon nos tests internes.

En tant que data scientist, l’analyse quantitative et qualitative de ces modèles nécessite une approche rigoureuse, intégrant des évaluations de performance (benchmarking), des analyses coût-bénéfice, et des considérations sur l’empreinte carbone associée aux opérations d’entraînement et d’inférence des modèles. La décision finale repose sur la synergie entre les exigences métier, l’expérience utilisateur et les contraintes budgétaires, orchestrées avec une compréhension approfondie des modèles LLM disponibles. C’est un véritable casse-tête !

Pour progresser dans cette légère analyse, il est impératif de se pencher sur la latence algorithmique, qui est souvent un compromis inévitable entre la vitesse d’exécution et la précision du modèle. La latence se manifeste par le délai entre la requête d’entrée et la réponse du système, ayant une incidence directe sur l’expérience utilisateur et la fluidité des interactions, particulièrement cruciales pour les applications en temps réel. Bien souvent mis à l’écart mais indispensable pour les outils conversationnels que nous développons au sein de notre entreprise.

Dans un contexte d’application, les modèles tels que Mistral et Gemini 1.0 Pro pourraient offrir un avantage opérationnel, du fait de leur efficience temporelle. Pour les applications nécessitant des interactions quasi instantanées, telles que les assistants virtuels ou les outils de support en direct, la minimisation de la latence est primordiale. L’inférence rapide permet de maintenir l’engagement de l’utilisateur et d’augmenter la satisfaction client, en dépit d’une légère dégradation de la qualité de réponse. Nous cherchons des outils capable de descendre en dessous de 500ms pour ne pas dégrader l’experience utilisateur.

Cependant, pour des applications exigeant un niveau élevé de sophistication, telles que les systèmes de recommandation ou l’analyse sémantique poussée, il est souvent préférable d’opter pour des modèles comme GPT-4 ou Opus, en dépit de leur coût plus élevé et de leur vitesse plus lente. Ces modèles avancés offrent une profondeur de compréhension et une créativité dans les réponses qui peuvent être déterminantes pour la valeur ajoutée du service ou du produit final. Ces modèles sont fortements plébiscité pour des tâches plus complexes. Cela devient d’autant plus intéressant qu’avec l’arrivée de GPT5 les anciens modèles devenant obselètes, les coûts des tokens vont s’éffondrer tout en conservant des qualités de réponses convenables avec des vitesse de traitement totalement abordable. Cela va donc avoir une incidence direct sur la propagation de bots vocaux partout dans le monde à des couts raisonnables.

Le coût de maintenance doit aussi être considéré, incluant les mises à jour des modèles et le monitoring continu des performances. Dans le cadre d’un modèle open source comme Llama, bien que l’absence de frais de licence soit attrayante, les coûts cachés liés à la maintenance, l’intégration continue, et la gestion des infrastructures doivent être évalués minutieusement.

il va de soit que nous devons envisager les coûts indirects associés, tels que ceux liés à l’empreinte écologique des infrastructures de calcul nécessaires à l’entraînement et au déploiement des LLMs. La consommation énergétique et les émissions de carbone associées aux data centers qui hébergent ces modèles ne sont pas négligeables et peuvent influencer la décision d’une entreprise soucieuse de sa responsabilité environnementale. Ce sujet reste sous jacent et pas encore tellement mis en avant malgré les politiques RSE des grandes entreprises qui n’ont pas encore pris conscience des dangers énergivores de ces modèles. En effet, la moindre requête consomme de l’énergie. il est donc important de savoir utiliser à bon escient, ces modèles dans les conversations, uniquement là ou on peut en avoir l’utilité.

L’adoption d’un LLM pour n’importe quelle organisation doit résulter d’une analyse multidimensionnelle et d’une compréhension approfondie du rapport « qualité-prix-vitesse-energie-sécurité« . L’architecture choisie doit être agile, évolutive, et adaptée aux besoins spécifiques, tout en étant éco-responsable. Les innovations dans l’optimisation des modèles et les nouvelles avancées en matière de réduction de la latence et du coût d’opération continueront de remodeler le paysage des LLMs, offrant ainsi aux entreprises des opportunités de rester compétitives dans un monde numérique en rapide mutation.

Quelle est la différence entre le Finetuning et le rag ?

Utiliser efficacement le RAG avec des grands modèles de langage : une exploration approfondie pour augmenter la performance des bots. 

Au cœur de la révolution de l’intelligence artificielle (IA) se trouve l’évolution constante des modèles de langage, notamment les grands modèles de langage (Large Language Models, LLMs) qui ont transformé la façon dont nous interagissons avec la technologie. Parmi les innovations les plus significatives, le Retriever-Augmented Generation (RAG) et le finetuning se distinguent par leur capacité à personnaliser et améliorer l’efficacité des assistants virtuels. Cet article explore les meilleures pratiques pour utiliser le RAG avec des LLMs et examine la distinction cruciale entre le RAG et le finetuning, tout en soulignant l’importance de choisir judicieusement parmi les différents fournisseurs de modèles selon les use cases spécifiques. En effet, en fonction de la typologie d’entreprise, parfois il n’est pas possible d’utiliser l’une ou l’autre technique pour des raisons de confidentialité par exemple. Finetunner un modèle par rapport aux données des clients permet d’obtenir des bons résultats. il faut toutefois tester les jeux de donées pour savoir si ils répondent aux exigences.

#### Qu’est-ce que le RAG?
Le Retriever-Augmented Generation est une technique avancée qui combine la récupération d’informations (le « Retriever ») avec la génération de texte (le « Generator ») pour fournir des réponses plus précises et informatives. Le RAG fonctionne en recherchant d’abord des informations pertinentes dans une vaste base de données ou un ensemble de documents, puis en utilisant ces informations pour générer des réponses. Cette approche permet aux assistants virtuels de fournir des réponses plus nuancées et basées sur des données à jour, rendant les interactions plus riches et plus informatives. Les anciennes techniques de machine Learning sont encore utiles, mais la qualité des réponses est parfois moindre. Mais l’utilisation vectorielle Il a représentation des phrases permet d’améliorer grandement la précision des réponses.

#### : comprendre la différence entre le RAG et le Finetuning
Bien que le RAG et le finetuning soient des techniques d’amélioration des capacités des LLMs, ils servent des objectifs différents :

– **Le RAG** est axé sur l’enrichissement des réponses en intégrant des informations externes au moment de la génération de la réponse. Cela permet d’élargir la portée des réponses au-delà de ce qui est stocké dans les paramètres du modèle.

– **Le Finetuning**, en revanche, consiste à ajuster les poids d’un modèle pré-entraîné sur un ensemble de données spécifique pour améliorer ses performances sur des tâches ou des domaines particuliers. Cette personnalisation rend le modèle plus performant sur les cas d’utilisation ciblés, mais ne lui permet pas nécessairement de consulter des informations externes en temps réel.

#### Stratégies d’utilisation efficace du RAG avec les LLMs
Pour exploiter pleinement le potentiel du RAG dans le développement d’assistants virtuels, voici quelques stratégies clés :

– **Intégration de bases de données pertinentes**: Sélectionnez soigneusement les sources d’information que le RAG utilisera pour enrichir les réponses. Une base de données bien curée et à jour est cruciale pour la pertinence des informations fournies. Attention, toutefois, avoir des données trop hétéroclite vont entraîner une performance des résultats à atteindre.

– **Optimisation du retriever**: Ajustez les paramètres du retriever pour qu’il sélectionne les informations les plus pertinentes. Cela peut impliquer de peaufiner les algorithmes de recherche ou d’utiliser des techniques d’apprentissage profond pour améliorer la sélection des documents.

– **Équilibrage des réponses générées**: Veillez à maintenir un équilibre entre les informations tirées de la base de données et la génération de réponses cohérentes et context

La méthode RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) est justement une technique avancée pour améliorer les performances et la pertinence des modèles d’intelligence artificielle, en particulier les grands modèles de langage (LLMs). Cette approche se concentre sur l’utilisation des retours (feedback) humains pour guider et affiner le processus d’apprentissage du modèle, le rendant ainsi plus aligné avec les objectifs, les valeurs, et les préférences humaines. Voici comment la méthode RLHF fonctionne, généralement en trois étapes principales :

1. **Collecte de Feedback Humain** : La première étape consiste à recueillir des données sur la façon dont les humains réagissent ou préfèrent que le modèle réponde à certaines requêtes ou situations. Cela peut impliquer des évaluations directes de réponses générées par le modèle, où les évaluateurs humains jugent la qualité, la pertinence, ou l’alignement éthique des réponses.

2. **Apprentissage par Renforcement** : Ensuite, les données de feedback humain sont utilisées pour entraîner le modèle via l’apprentissage par renforcement. Dans ce contexte, le modèle est considéré comme un « agent » qui apprend à maximiser une « récompense » basée sur les évaluations humaines. Les réponses qui reçoivent un feedback positif augmentent la probabilité d’être produites à nouveau, tandis que celles jugées négatives sont découragées. Cela permet d’améliorer le modèle au fur et à mesure du temps

3. **Itération et Affinement** : Le processus est itératif. Le modèle, une fois ajusté par l’apprentissage par renforcement, est soumis à une nouvelle série d’évaluations humaines, et ces nouvelles données de feedback sont à nouveau utilisées pour affiner le modèle. Ce cycle peut être répété plusieurs fois pour continuer à améliorer la performance du modèle selon les critères humains.

L’objectif de la méthode RLHF est de créer des modèles d’IA qui sont non seulement techniquement compétents, mais qui sont aussi capables de naviguer dans les nuances des préférences humaines, des normes sociales, et des considérations éthiques. En intégrant le jugement humain directement dans le processus d’apprentissage, RLHF vise à produire des modèles plus sûrs, éthiques, et utiles pour une gamme plus large d’applications.