L’intelligence artificielle utilisant Transformer avait besoin de différents sauts qualitatifs dans le domaine technique. Voici l’explication par une intelligence artificielle utilisant Transformer.
Les modèles de type Transformer (comme GPT, BERT, etc.) ont besoin de très grandes quantités de données pour apprendre efficacement.
En effet, ces modèles sont basés sur l’apprentissage supervisé ou l’apprentissage non supervisé, où ils analysent des textes massifs pour comprendre les relations, les structures et les patterns du langage.
Données textuelles vastes : les Transformers sont souvent entraînés sur des bases de données énormes comprenant des livres, des articles, des conversations, et d’autres formes de texte.
Plus les modèles ont accès à de grandes quantités de données, plus ils peuvent apprendre des nuances du langage.
Généralisation et performance : Avec un grand volume de données, les modèles peuvent mieux généraliser et fournir des réponses plus précises et pertinentes, même pour des questions ou situations non directement observées dans les données d’entraînement.
Le rôle des GPU/TPU dans ce contexte :
Les GPU et TPU sont nécessaires pour traiter ces grandes quantités de données de manière rapide et efficace.
L’entraînement d’un modèle Transformer sur des milliards de mots et des milliers d’exemples nécessite une puissance de calcul massive que ces processeurs spécialisés permettent de fournir.
Ces unités de traitement accélèrent les calculs parallèles complexes, permettant d’entraîner des modèles à grande échelle en un temps raisonnable.
PU (Graphics Processing Unit) :
Le GPU est un processeur spécialisé dans le calcul parallèle. Initialement conçu pour les graphiques et le rendu d’images dans les jeux vidéo, il est devenu crucial pour des tâches comme l’apprentissage automatique, où de nombreux calculs doivent être effectués en même temps.Les GPU permettent d’accélérer l’entraînement des modèles d’IA, notamment les réseaux neuronaux profonds.
Les GPU ont été largement utilisés à partir des années 2000 pour les jeux et la simulation graphique.
Leur adoption dans l’IA a commencé autour de 2010, avec des chercheurs réalisant leur puissance pour l’apprentissage profond.
TPU (Tensor Processing Unit) :
Le TPU est un processeur créé par Google spécifiquement pour les calculs liés à l’intelligence artificielle, en particulier les tâches de machine learning.Contrairement aux GPU, il est optimisé pour des opérations spécifiques aux réseaux neuronaux (comme les multiplications matricielles).
Cela le rend encore plus efficace pour l’entraînement de modèles d’IA complexes.
Les TPU ont été introduits par Google en 2016, dans le but d’optimiser et d’accélérer les calculs pour l’IA et le deep learning.
On a ici un aspect absolument essentiel : l’intelligence artificielle utilisant Transformer est permise par le développement des forces productives.
On est ici dans une situation où le capitalisme est tellement fort qu’il affronte la question de la « totalité » – ce qui est en contradiction avec sa propre nature.
-> Retour au dossier sur
L’intelligence artificielle, prolongement de la cybernétique