Une nouvelle étude explore les défis et les possibilités en matière de mise à l'échelle des systèmes d'apprentissage automatique. Les résultats indiquent que les modèles utiliseront la totalité des données textuelles humaines publiques à un moment donné entre 2026 et 2032. Elle explore également une série de stratégies potentielles pour contourner cette contrainte.Les progrès récents dans le domaine de la modélisation linguistique se sont fortement appuyés sur la formation non supervisée sur de grandes quantités de texte généré par l'homme, provenant principalement du web ou de corpus conservés. Les plus grands ensembles de données textuelles publiques générées par l'homme, tels que RefinedWeb, C4 et RedPajama, contiennent des milliers de milliards de mots collectés à partir de milliards de pages web.
La demande de données textuelles humaines publiques devrait continuer à augmenter. Afin de mettre à l'échelle la taille des modèles et des cycles de formation de manière efficace, les grands modèles de langage (LLM) sont généralement formés selon des lois de mise à l'échelle neuronale. Ces relations impliquent que l'augmentation de la taille des ensembles de données d'entraînement est cruciale pour améliorer efficacement les performances des LLM.
Des chercheurs étudient les contraintes potentielles sur la mise à l'échelle du LLM posées par la disponibilité de données textuelles publiques générées par l'homme. L'étude prévoit la demande croissante de données d'entraînement sur la base des tendances actuelles et estime le stock total de données textuelles humaines publiques.
Les résultats indiquent que si les tendances actuelles de développement du LLM se poursuivent, les modèles seront entraînés sur des ensembles de données d'une taille à peu près égale au stock disponible de données textuelles humaines publiques entre 2026 et 2032, ou légèrement plus tôt si les modèles sont surentraînés.
Projections entre les données générés et les données utilisés
Les chercheurs étudient également comment les progrès en matière de modélisation linguistique peuvent se poursuivre lorsque les ensembles de données textuelles générées par l'homme ne peuvent plus être mis à l'échelle. L'étude soutient que la génération de données synthétiques, l'apprentissage par transfert à partir de domaines riches en données et l'amélioration de l'efficacité des données pourraient permettre de réaliser de nouveaux progrès.
Les chercheurs commentent l'étude :
Dans cet article, nous soutenons que les données textuelles publiques générées par l'homme ne peuvent pas supporter une augmentation au-delà de cette décennie. Pour étayer cette conclusion, nous développons un modèle de la demande croissante de données de formation et de la production de données textuelles humaines publiques. Nous utilisons ce modèle pour prédire le moment où la trajectoire du développement du LLM épuisera complètement le stock disponible de données textuelles humaines publiques. Nous explorons ensuite une série de stratégies potentielles pour contourner cette contrainte, telles que la génération de données synthétiques, l'apprentissage par transfert à partir de domaines riches en données et l'utilisation de données non publiques.
L'étude explore les défis et les possibilités en matière de mise à l'échelle des systèmes d'apprentissage automatique, en particulier à la lumière de la nature limitée des données textuelles humaines publiques. L'analyse révèle l'approche d'un point critique d'ici la fin de la décennie, où la dépendance actuelle à l'égard des données textuelles humaines publiques pour l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique pourrait devenir insoutenable.
Malgré ce goulot d'étranglement imminent, l'apprentissage par transfert et les données autogénérées sont identifiés comme des voies viables et prometteuses qui pourraient permettre la croissance et l'évolution continues des systèmes de ML au-delà des contraintes des données textuelles humaines publiques.
Les conclusions de l'étude sont donc doubles. D'une part, le paradigme actuel basé sur les données textuelles humaines publiques ne pourra pas perdurer dans une décennie. D'autre part, il est probable que d'autres sources de données seront adoptées avant cette échéance, ce qui permettra aux systèmes de ML de continuer à se développer.
Ajustements du stock de données
Bien que les arguments concernant les sources de données alternatives soient essentiellement qualitatifs, une meilleure compréhension de la qualité des données pourrait permettre de faire des estimations quantitatives des avantages de l'apprentissage par transfert et des données synthétiques. Par exemple, les expériences de mise à l'échelle pour l'apprentissage par transfert pourraient être utilisées pour quantifier la proximité ou la synergie entre différentes distributions et identifier de nouveaux ensembles de données susceptibles d'accroître efficacement le stock de données.
Mais l'étude présente des limites : elle n'explore pas certaines considérations qui pourraient être pertinentes pour comprendre le rôle futur des données. Tout d'abord, le choix des données devrait dépendre des compétences ou des capacités souhaitées pour le modèle. L'identification des compétences économiquement ou scientifiquement utiles et des ensembles de données nécessaires pour les enseigner pourrait révéler des lacunes critiques en matière de données. Deuxièmement, les futures percées en ML, telles que les systèmes capables d'explorer et d'expérimenter le monde réel de manière autonome, pourraient modifier la source d'information dominante pour l'apprentissage.
Les chercheurs concluent :
Nous avons projeté les tendances de croissance de la taille des ensembles de données d'apprentissage utilisés pour les modèles linguistiques de pointe et le stock total de données textuelles publiques disponibles générées par l'homme. Notre analyse suggère que, si la croissance rapide de la taille des ensembles de données se poursuit, les modèles utiliseront la totalité des données textuelles humaines publiques à un moment donné entre 2026 et 2032, ou un ou deux ans plus tôt si les modèles d'avant-garde sont surentraînés. À ce stade, la disponibilité des données textuelles humaines publiques peut devenir un facteur limitant pour la poursuite de la mise à l'échelle des modèles de langage.
Toutefois, en tenant compte des améliorations constantes de l'efficacité des données et des promesses de techniques telles que l'apprentissage par transfert et la génération de données synthétiques, il est probable que nous serons en mesure de surmonter ce goulot d'étranglement dans la disponibilité des données textuelles humaines publiques.
Toutefois, en tenant compte des améliorations constantes de l'efficacité des données et des promesses de techniques telles que l'apprentissage par transfert et la génération de données synthétiques, il est probable que nous serons en mesure de surmonter ce goulot d'étranglement dans la disponibilité des données textuelles humaines publiques.
Conclusion
Il est important de reconnaître l'incertitude inhérente aux projections à long terme, surtout si l'on considère le rythme rapide des progrès dans le domaine de l'IA. Les résultats de l'étude soulignent la nécessité de poursuivre les recherches pour quantifier les taux de croissance de l'efficacité des données et les gains de performance potentiels des méthodes émergentes. En outre, les travaux futurs devraient explorer la faisabilité et l'efficacité de l'apprentissage par transfert à partir de divers domaines de données et l'impact de la génération de données synthétiques sur la performance des modèles, entre autres.
Source : "Will we run out of data? Limits of LLM scaling based on human-generated data"
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, une forme d'intellection algorithmique autonome, disons dépouillée de nos affects humains (et inhumains aussi) et qui est un peu plus étendue (du fait de l'implication technologique d'échelle planétaire - ne pas oublier que le hacking est chose courante -) :