Rationaliser le développement de modèles NLP : Distillation de BERT avec Google Gemini

La distillation de modèles est une technique puissante pour créer des modèles plus petits et plus rapides qui conservent les connaissances des grands modèles de langage. Ce tutoriel se concentre sur la distillation de modèles hors ligne, basée sur les réponses, en utilisant Google Gemini comme modèle enseignant et BERT comme modèle étudiant. Ce processus permet aux développeurs d'IA de tirer parti des modèles de base pour développer des modèles personnalisés et spécifiques à des tâches pour des applications intelligentes.

La première étape du processus de distillation de modèles est la préparation des données. Labelbox Catalog offre une solution complète pour importer, organiser et filtrer les données textuelles. Les utilisateurs peuvent télécharger des ensembles de données, effectuer des recherches à travers eux en utilisant divers filtres, et préparer le texte pour l'étiquetage. Cette étape est cruciale pour garantir des données d'entrée de haute qualité pour les étapes suivantes du flux de travail.

Le Model Foundry de Labelbox permet aux utilisateurs de tirer parti de modèles à la pointe de la technologie comme Google Gemini pour l'étiquetage automatisé. Le processus consiste à sélectionner des actifs textuels, à choisir Gemini comme modèle de base et à configurer les paramètres du modèle. Les utilisateurs peuvent personnaliser l'invite pour générer des étiquettes d'émotion spécifiques pour le texte. Les étiquettes générées peuvent être examinées et exportées pour le réglage fin du modèle étudiant.

Avec les étiquettes générées par Gemini, l'étape suivante consiste à ajuster le modèle BERT. Ce processus implique de récupérer les étiquettes de vérité de base, de traiter les données textuelles et de créer des ensembles de données d'entraînement et de validation. Le modèle BERT est ensuite instancié et ajusté en utilisant les données préparées. Le modèle ajusté peut être enregistré pour une utilisation future ou pour comparaison avec d'autres modèles.

Le modèle Labelbox offre diverses métriques et outils de visualisation pour évaluer les performances du modèle BERT ajusté. Les utilisateurs peuvent comparer les prédictions de différentes exécutions de modèle, analyser les matrices de confusion et inspecter la précision, le rappel et les scores F1. La plateforme permet également l'inspection manuelle des prédictions individuelles pour obtenir des informations plus approfondies sur les performances du modèle.

Pour mettre à l'échelle les projets de distillation de modèles, plusieurs considérations avancées doivent être abordées. Celles-ci incluent l'incorporation des retours des utilisateurs et des évaluations d'experts humains pour améliorer la qualité des ensembles de données, la planification de l'intégration de données multimodales, l'automatisation des processus d'ingestion et d'étiquetage des données, et le développement d'interfaces utilisateur personnalisables pour diverses modalités de données. La mise en œuvre de ces stratégies peut aider à créer des solutions d'IA plus robustes et évolutives.