L'évolution de l'intelligence : De la prédiction au raisonnement
Un modèle de base pré-entraîné est essentiellement un énorme moteur statistique conçu pour la prédiction des mots suivants. Pour transformer cette base « imprévisible » en un assistant fiable, les ingénieurs appliquent un pipeline de post-formation. Cette phase constitue le niveau d'ingénierie délibérée qui permet à l'IA de passer d'une boîte noire magique à un système structuré.
1. Les mécanismes de raffinement
- Affinage supervisé (SFT): C'est la phase de « démarrage froid ». Le modèle est entraîné sur des paires d'instructions-réponses soigneusement sélectionnées afin d'apprendre le format de base de la conversation humaine.
- Apprentissage par renforcement (RL) Cadres : Des systèmes modernes comme GRPO (Optimisation de politique relative par groupe) permettent aux modèles d'apprendre par essais et erreurs, en évaluant les réponses selon leur justesse logique, sans nécessiter un modèle séparé et lourd en mémoire appelé « juge ».
2. Efficacité grâce au PEFT
Les mises à jour intégrales des paramètres — re-entraînement de tous les milliards de poids — sont calculatoirement impossibles pour la majorité. En revanche, nous utilisons l'affinage efficace en paramètres (PEFT):
- LoRA et QLoRA: Ces techniques insèrent de petites matrices « de décomposition de rang » entraînables dans le modèle tout en figeant les poids d'origine. Cela permet une adaptation de haute qualité sur des matériels grand public.
3. La règle du pipeline de raisonnement
Construire un véritable moteur de raisonnement (comme DeepSeek-R1) exige une séquence spécifique en quatre étapes :
- Étape 1 : Démarrage froid (instructions fondamentales).
- Étape 2 : Apprentissage par renforcement pur (développement interne du Chaîne de pensée/CoT).
- Étape 3 : Génération de données synthétiques (échantillonnage par rejet de raisonnements de haute qualité).
- Étape 4 : Alignement final (fusion du raisonnement synthétique avec des données créatives et factuelles).
Astuce stratégique
Nous passons de la vision de l'IA comme une « boîte noire » à celle d'une pile d'éléments mécaniques bien conçus et d'un raisonnement interne intentionnel.
Logique d'implémentation (le flux de traitement)
Question 1
Pourquoi l'affinage efficace en paramètres (PEFT) est-il considéré comme essentiel pour l'ingénierie moderne de l'IA ?
Question 2
Dans le cadre GRPO, comment les réponses du modèle sont-elles notées ?
Étude de cas : Assistant juridique personnalisé
Lisez le scénario ci-dessous et répondez aux questions.
Vous êtes chargé de créer un « assistant juridique personnalisé » en utilisant un modèle de base open source de 70 milliards de paramètres. Vous disposez de mémoire GPU limitée sur votre cluster de serveurs locaux.
Q1
Quelle technique devez-vous utiliser pour mettre à jour le modèle sans faire planter votre matériel ?
Réponse :
Vous devriez utiliser LoRA (adaptation de rang faible) ou QLoRA (LoRA quantifiée). Ces techniques PEFT figent les poids de base de 70 milliards et n'entraînent que de minuscules matrices adaptatrices, rendant possible l'affinage sur une mémoire VRAM limitée.
Vous devriez utiliser LoRA (adaptation de rang faible) ou QLoRA (LoRA quantifiée). Ces techniques PEFT figent les poids de base de 70 milliards et n'entraînent que de minuscules matrices adaptatrices, rendant possible l'affinage sur une mémoire VRAM limitée.
Q2
Pendant la phase de « démarrage froid », quel type de données est le plus critique ?
Réponse :
Soigneusement sélectionnées, de haute qualité paires instruction-réponse spécifiques au raisonnement juridique. Cet affinage supervisé (SFT) enseigne au modèle le format et le ton attendus avant que l'apprentissage par renforcement complexe ne commence.
Soigneusement sélectionnées, de haute qualité paires instruction-réponse spécifiques au raisonnement juridique. Cet affinage supervisé (SFT) enseigne au modèle le format et le ton attendus avant que l'apprentissage par renforcement complexe ne commence.
Q3
Si le modèle commence à « halluciner » des codes juridiques, quelle étape du pipeline de raisonnement doit être renforcée ?
Réponse :
Étape 3 - Génération de données synthétiques (échantillonnage par rejet). Vous devez générer plusieurs chemins de raisonnement et filtrer rigoureusement ceux contenant des hallucinations, en ne conservant que les raisonnements factuellement corrects afin de créer un jeu de données affiné pour l'alignement final.
Étape 3 - Génération de données synthétiques (échantillonnage par rejet). Vous devez générer plusieurs chemins de raisonnement et filtrer rigoureusement ceux contenant des hallucinations, en ne conservant que les raisonnements factuellement corrects afin de créer un jeu de données affiné pour l'alignement final.