Ajustement fin, RAG et prompts : optimiser l'IA générative

Les erreurs courantes dans l'implémentation de l'IA générative

Avant de plonger dans les différentes méthodes pour exploiter l'IA générative avec efficacité, il est crucial de comprendre pourquoi certaines organisations rencontrent des difficultés dans leur mise en œuvre. Ces problèmes, bien souvent, pourraient être évités avec une approche plus réfléchie.

• L'ajustement fin comme priorité : Bien que l'ajustement fin d'un modèle d'IA générative semble être une solution idéale, notamment en utilisant vos propres données pour l'entraîner, cette méthode est souvent la plus coûteuse et la plus longue à mettre en place. En réalité, il est possible de résoudre jusqu'à 80 % des problèmes simplement en élaborant un prompt bien pensé en quelques heures.

• Approche "Plug and Play" pour la RAG : Traiter la RAG (Retrieval-Augmented Generation) comme un simple dépôt de documents dans une base de données vectorielle, puis la connecter à un modèle comme GPT-4, peut mener à l'échec. Cela est souvent dû à des composants mal conçus, à une récupération de données de mauvaise qualité et à une génération incorrecte de contenu basée sur des informations erronées.

• L'ingénierie des prompts reléguée au second plan : Beaucoup d'équipes considèrent la création de prompts comme une simple requête de recherche Google. En réalité, concevoir des instructions claires, des exemples, des contraintes et un format de sortie précis peut transformer une expérience médiocre en une solution de qualité professionnelle.

L'ingénierie des prompts : un outil rapide et efficace

L'ingénierie des prompts consiste à structurer vos interactions avec le modèle pour obtenir les résultats souhaités dans n'importe quelle situation. Ce système fonctionne sans nécessiter de formation ou de bases de données complexes, car il repose uniquement sur une entrée utilisateur intelligente.

Bien que ce processus puisse sembler simple, il requiert en réalité un effort considérable pour être exécuté correctement. L'ingénierie des prompts exige une précision dans l'élaboration des instructions pour que le modèle puisse accomplir des tâches spécifiques avec succès.

La première étape pour toute organisation devrait être de se concentrer sur l'ingénierie des prompts. Avant d'investir dans d'autres solutions, il est pertinent de se demander si un prompt amélioré pourrait résoudre le problème. Souvent, la réponse est positive, bien plus souvent qu'on ne le pense.

Le système est capable de générer du contenu, de produire des résumés, de classifier des informations, de créer des données structurées, de contrôler le ton et le format, et d'exécuter des tâches spécifiques. Grâce à des instructions améliorées, le modèle peut utiliser les connaissances qu'il possède déjà selon les normes actuelles.

RAG : une connexion intelligente aux connaissances

La RAG (Retrieval-Augmented Generation) établit un lien entre votre modèle de langage (LLM) et des bases de connaissances externes, telles que des documents, des bases de données, des wikis produits et des tickets de support. Le modèle utilise ces ressources pour récupérer des données pertinentes et formuler ses réponses.

Le processus se déroule de la manière suivante :

• L'utilisateur pose une question.
• Le système effectue une recherche sémantique dans votre base de connaissances, allant au-delà de l'appariement de mots-clés pour rechercher par signification.
• Les informations les plus pertinentes sont extraites et intégrées dans le prompt.
• Le modèle génère une réponse ancrée dans le contexte récupéré.

Ce système permet à l'IA de fournir des réponses basées sur des souvenirs et un accès à des informations factuelles originales. RAG est particulièrement utile lorsque le problème nécessite des connaissances spécifiques que le modèle doit posséder pour répondre correctement. Cela s'applique à de nombreux cas d'utilisation en entreprise.

• Les bots de support client qui doivent se référer à des documents produits en direct.
• Les outils juridiques qui nécessitent la recherche dans des contrats.
• Les systèmes de questions-réponses internes qui s'appuient sur des politiques RH.

RAG offre également une transparence précieuse en documentant les origines des réponses, ce qui permet aux utilisateurs de savoir quelle source a fourni les informations correctes. Cette transparence est particulièrement appréciée dans les industries réglementées.

L'ajustement fin : personnaliser le modèle à vos besoins

L'ajustement fin permet de former un modèle en utilisant un modèle de base préexistant et un jeu de données étiqueté spécifique, comprenant tous les exemples d'entrée et de sortie nécessaires. Les poids du modèle sont mis à jour, et le système modifie sa structure existante sans nécessiter d'instructions supplémentaires pour fonctionner.

Le résultat est une version spécialisée du modèle de base, capable d'utiliser le vocabulaire de votre domaine, de générer des sorties selon votre style spécifié et de suivre vos règles de comportement définies ainsi que vos exigences de tâche spécifiques.

La méthode moderne de LoRA (Low-Rank Adaptation) améliore l'accessibilité en nécessitant seulement quelques mises à jour de paramètres, réduisant ainsi les dépenses informatiques tout en maintenant la performance.

L'ajustement fin est pertinent lorsque vous avez un problème de comportement, et non un problème de connaissance.

• Votre voix de marque est très spécifique et le simple prompting ne peut pas la maintenir de manière cohérente à grande échelle.
• Votre tâche nécessite un modèle plus petit, moins coûteux mais performant au même niveau qu'un modèle général plus grand.
• Le modèle doit comprendre tous les termes spécifiques au domaine et les méthodes de raisonnement particulières ainsi que leurs formats associés.
• Vous devez éliminer les instructions de prompt coûteuses car votre système gère un grand volume de demandes d'inférence.
• Vous devez réduire les comportements indésirables, y compris certaines hallucinations, refus inappropriés et modèles de sortie incorrects.

L'ajustement fin est un outil puissant pour développer un modèle plus compact. Un modèle GPT-3.5 ou Sonnet ajusté peut fonctionner à un niveau similaire à GPT-4 pour des tâches spécifiques tout en nécessitant moins de puissance de traitement lors de l'inférence.

Cependant, l'ajustement fin nécessite des ressources financières, temporelles et de données substantielles pour son exécution. Le processus exige des centaines à des milliers d'échantillons étiquetés de haute qualité, ainsi que des ressources informatiques étendues pendant la phase d'apprentissage et un entretien continu chaque fois que nécessaire.