L’IA ne se concentre plus sur l’utilisation d’énormes ensembles de données, mais sur des ensembles plus restreints et soigneusement sélectionnés. Cette transition découle du besoin de précision et d’applicabilité des modèles d’IA tout en mettant fin aux défis associés au traitement de volumes massifs de données.
Progrès dans les modèles
Les modèles de transformateurs, tels que le GPT-3 et son successeur, le GPT-4, ont récemment dominé l’IA, en s’attaquant aux limites d’extensibilité de leurs prédécesseurs grâce à des mécanismes de parallélisation et d’attention.
Cela permet d’obtenir des résultats exceptionnels avec des ensembles de données plus ciblés. Au lieu de s’appuyer sur de grandes quantités de données, ils donnent la priorité à la qualité et à la pertinence des données, ce qui permet d’améliorer la précision et l’efficacité des modèles.
Outil de gestion
Pour utiliser efficacement des ensembles de données plus petits, les outils d’ingénierie et de gestion des données ont connu une expansion parallèle. Les professionnels des données ont désormais accès à des pipelines de données sophistiqués, à des outils d’apprentissage automatique (autoML) et à des opérations d’apprentissage automatique (MLOps).
Les pipelines de données sont l’un des éléments les plus importants dans la gestion des ensembles de données en expansion. Ils facilitent l’ingestion, la transformation et le stockage des données, en veillant à ce qu’elles restent accessibles et utilisables. Grâce aux outils autoML, les scientifiques et les ingénieurs des données peuvent automatiser la sélection des modèles et le réglage des hyperparamètres, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires au développement des modèles. En complément, les MLOps se concentrent sur l’amélioration de la surveillance et de la gestion des modèles, afin que les systèmes d’IA fonctionnent sans heurts en production.
Calcul et stockage
Les composants matériels tels que les unités de traitement graphique (GPU) et les unités de traitement tensoriel (TPU) permettent de passer à des ensembles de données plus petits. Ces puissants processeurs sont inestimables pour répondre aux exigences accrues des modèles d’IA avancés.
Les GPU et TPU peuvent être spécifiquement formés aux calculs complexes requis par les modèles d’IA, ce qui accélère les processus de formation et d’inférence. Cette croissance de la puissance de calcul permet aux scientifiques des données d’obtenir des résultats significatifs avec des ensembles de données plus petits et plus raffinés.
Défis posés par les grands ensembles de données
Bien que l’attrait des grands ensembles de données ait été prédominant dans le développement de l’IA, ils s’accompagnent de leur lot de difficultés. Ces défis ont entraîné une réévaluation de l’état d’esprit « plus c’est grand, mieux c’est ».
Qualité des données et performance des modèles :
Malgré l’abondance des données de formation, les problèmes liés à la propreté, à la précision et à la partialité des données sont presque constants. Ces défis constituent de sérieux problèmes pour les ingénieurs en données et les décideurs, car la qualité des modèles dépend de celle des données sur lesquelles ils sont formés.
Volume et complexité :
Les grands ensembles de données posent des défis apparemment insurmontables en matière de gestion des données. Le stockage et le traitement de quantités massives de données nécessitent des solutions techniques sophistiquées. Les systèmes traditionnels de stockage et de traitement des données ont souvent du mal à gérer le volume et la complexité des ensembles de données modernes.
La surcharge d’informations et la complexité accrue :
Le simple volume de données peut submerger les ingénieurs de données, rendant difficile l’extraction d’informations significatives. La gestion de la complexité des ensembles de données à haute dimension devient une tâche décourageante, avec le risque que des informations importantes se perdent dans le bruit.
Diminution de la qualité et nouvelles limitations des ressources :
Les grands ensembles de données peuvent donner lieu à un phénomène connu sous le nom d’overfitting, où les modèles mémorisent les données au lieu d’apprendre à partir d’elles. Ce surajustement nuit à la précision du modèle et provoque souvent une généralisation.
Repenser les ensembles de données d’entraînement à l’IA
Face à ces défis, la communauté de l’IA s’accorde de plus en plus à utiliser des ensembles de données plus petits et soigneusement sélectionnés. Cela dépend entièrement de plusieurs principes clés :
Passage à des ensembles de données plus petits
Le premier principe est l’évolution vers l’utilisation d’ensembles de données plus petits pour le développement de grands modèles de langage (LLM) et d’autres applications d’intelligence artificielle. Des ensembles de données plus importants ne sont pas nécessairement synonymes de meilleurs résultats. En privilégiant la qualité à la quantité, les praticiens de l’IA peuvent améliorer la représentation des caractéristiques et la généralisation des modèles.
Importance de la qualité des données
Avec des ensembles de données plus petits, l’importance de la qualité des données devient encore plus prononcée. Chaque point de données devient un contributeur essentiel à la performance du modèle. Des techniques telles que l’élagage, l’abandon dans les réseaux neuronaux et la validation croisée deviennent essentielles pour que les modèles se généralisent bien à de nouvelles données inédites.
