Trade-off RAG, Fine-Tuning, Prompt Engineering

Introduction

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, il existe plusieurs approches pour adapter les modèles de langage à des besoins spécifiques. Ces stratégies se distinguent par le coût, la complexité, le niveau de précision et le temps nécessaire à leur mise en œuvre. Cette fiche présente les principales méthodes : le Prompt Engineering, le RAG (Retrieval-Augmented Generation), le Fine-Tuning, le Continued Pretraining et l’entraînement from scratch, en expliquant leurs usages et les compromis associés.

Prompt Engineering

Le Prompt Engineering consiste à concevoir et à optimiser les instructions ou questions envoyées à un modèle de langage. L’objectif est de guider le modèle pour obtenir des réponses pertinentes sans modifier ses paramètres internes. Cette approche est rapide à mettre en place, peu coûteuse et ne nécessite pas de données supplémentaires ni d’infrastructure spécifique. Cependant, la qualité des résultats dépend fortement de la formulation du prompt, et cette méthode peut s’avérer insuffisante pour des besoins très spécialisés ou critiques. Par exemple, demander à un modèle de générer un résumé d’article scientifique donnera un résultat approximatif avec un prompt simple, tandis qu’un prompt détaillé précisant le public cible, le style et la longueur du résumé permet d’obtenir une réponse beaucoup plus pertinente.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

La méthode RAG combine un modèle génératif avec un système de récupération de documents. Avant de générer une réponse, le modèle consulte des informations pertinentes dans une base de données ou un corpus. Cette approche améliore la précision des réponses sur des sujets spécialisés sans nécessiter le réentraînement complet du modèle. L’inconvénient est que RAG nécessite une infrastructure pour indexer et interroger les documents, peut générer une latence plus élevée et dépend de la qualité des informations récupérées. Par exemple, un assistant client peut récupérer des passages pertinents d’une FAQ avant de générer une réponse personnalisée, garantissant ainsi la fiabilité et la pertinence de ses réponses.

Fine-Tuning

Le Fine-Tuning consiste à ré-entraîner un modèle préexistant sur un jeu de données spécifique afin d’adapter son comportement à un domaine particulier. Cette méthode offre une grande précision pour des applications spécialisées et permet de contrôler le style et le contenu des réponses. En revanche, elle nécessite des ressources importantes, un jeu de données annoté et une maintenance régulière du modèle. Par exemple, un modèle destiné à fournir des conseils financiers peut être réentraîné sur des documents de réglementation et des rapports financiers pour garantir la fiabilité de ses recommandations.

Continued Pre-training

Le Continued Pre-training consiste à poursuivre l’entraînement d’un modèle généraliste sur un corpus spécialisé avant toute adaptation fine. Cette approche permet au modèle d’acquérir des connaissances supplémentaires dans un domaine donné tout en conservant ses compétences générales. Elle améliore la performance sur un domaine particulier, mais reste plus coûteuse que le Prompt Engineering et nécessite des ressources de calcul et un corpus de qualité. Par exemple, un modèle généraliste peut continuer son entraînement sur des textes médicaux pour mieux comprendre le vocabulaire et les concepts de santé avant d’être utilisé pour un assistant médical.

Entraînement from Scratch

L’entraînement from scratch consiste à créer un modèle entièrement nouveau à partir de zéro sur un corpus dédié. Cette méthode permet un contrôle total sur l’architecture et les connaissances intégrées, mais elle est extrêmement coûteuse en données, en ressources et en temps. Elle requiert également une expertise avancée et reste rarement utilisée, sauf pour des applications critiques ou innovantes. Un exemple typique serait la création d’un modèle spécifique aux textes juridiques internationaux, optimisé pour traiter le vocabulaire et la structure des documents légaux.

Comparaison et compromis

Le choix entre Prompt Engineering, RAG, Fine-Tuning, Continued Pretraining et l’entraînement from scratch repose sur plusieurs critères : coût, complexité, ressources nécessaires, temps de mise en œuvre et précision des résultats.

Le Prompt Engineering est la méthode la plus rapide et la moins coûteuse, car elle ne nécessite pas de réentraîner le modèle ni de disposer de grandes quantités de données. Elle est idéale pour des tâches générales ou pour tester rapidement des idées. Son principal inconvénient est que la qualité des résultats dépend fortement de la formulation du prompt et qu’elle peut être insuffisante pour des besoins très spécialisés ou critiques.

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) représente un compromis intéressant entre performance et coût. Il permet d’améliorer la précision sur des domaines spécialisés en combinant la génération de texte avec la récupération d’informations pertinentes. RAG nécessite cependant une infrastructure pour indexer et interroger des documents, ce qui augmente la complexité technique et peut générer une latence plus élevée. Ce choix est pertinent lorsque l’accès à un corpus spécifique est crucial pour obtenir des réponses fiables, sans devoir réentraîner le modèle.

Le Fine-Tuning permet d’adapter un modèle existant à un domaine ou à un style spécifique. Il offre une grande précision et un meilleur contrôle sur les réponses. Cependant, cette méthode exige des données annotées, des ressources de calcul importantes et une maintenance continue pour mettre à jour le modèle. Elle est particulièrement adaptée lorsque la qualité et la cohérence des réponses sont critiques, comme dans les applications médicales ou financières.

Le Continued Pre-training constitue une étape intermédiaire entre Fine-Tuning et l’entraînement from scratch. Il permet au modèle d’acquérir des connaissances supplémentaires sur un domaine donné avant toute adaptation fine, ce qui améliore la performance sur des tâches spécialisées tout en conservant les compétences générales du modèle. Cette approche est plus coûteuse que le Prompt Engineering et le RAG et nécessite un corpus spécialisé et des ressources de calcul suffisantes. Elle est utile lorsque le domaine ciblé diffère sensiblement des données d’origine du modèle.

L’entraînement from scratch offre le contrôle le plus complet et permet de créer un modèle entièrement personnalisé pour un corpus spécifique. Cette approche est extrêmement coûteuse en termes de données, de temps et de ressources, et elle nécessite une expertise avancée en IA. Elle est réservée aux projets critiques ou très innovants, lorsque les autres méthodes ne suffisent pas à atteindre les objectifs.

En résumé, chaque méthode implique un compromis : la rapidité et le coût du Prompt Engineering et du RAG contre la précision et la personnalisation offertes par le Fine-Tuning, le Continued Pre-training et l’entraînement from scratch. Le choix doit être guidé par les besoins métier, le niveau de spécialisation requis et les ressources disponibles. Pour des applications exploratoires ou des prototypes, le Prompt Engineering et le RAG sont souvent suffisants. Pour des systèmes critiques, la combinaison de Fine-Tuning et de Continued Pretraining peut garantir la fiabilité et la cohérence des réponses, tandis que l’entraînement from scratch reste une option exceptionnelle pour des projets uniques et exigeants.

Conclusion

Pour un apprenant préparant la certification AWS AI/ML Practitioner, il est crucial de comprendre ces différentes approches, leurs applications et leurs compromis. Le Prompt Engineering et le RAG offrent rapidité et flexibilité, le Fine-Tuning et le Continued Pretraining permettent une adaptation fine à un domaine particulier, et l’entraînement from scratch assure un contrôle total sur le modèle. La connaissance de ces stratégies aide à déterminer la meilleure approche selon les ressources disponibles et les exigences métier.

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Ce billet de blog fait partie du cours AWS AI Practitioner en français disponible sur Udemy et sur la plateforme LeCloudFacile.com.