Dans la course au développement des modèles d'IA les plus performants, un facteur apparaît régulièrement comme essentiel : les données. Les grands modèles linguistiques (LLM) le soulignent, car ils consomment de grands volumes de jetons pour la formation. À mesure que ces modèles d'IA gagnent en complexité et en capacité, le web scraping, souvent facilité par des proxys résidentiels, devient un outil essentiel, garantissant l'accès aux ensembles de données étendus et variés qu'ils demandent.

‍

Les jetons : les éléments de base

Avant d'approfondir, il est impératif de comprendre ce qu'est un jeton. Dans les LLM, les jetons peuvent représenter différentes unités linguistiques, des caractères individuels aux mots entiers. Considérez les jetons comme des pièces uniques d'un puzzle ; chacun contient des informations spécifiques et, lorsqu'ils sont réunis, ils forment une image cohérente ou, dans le cas de l'IA, une compréhension globale du langage. Selon l'approche, une phrase telle que « Le web scraping est essentiel » peut être divisée en cinq symboles (chaque mot étant un jeton) ou plus si la ponctuation et les sous-chaînes plus petites sont considérées séparément.

‍

L'appétit vorace des LLM pour les données

L'article intitulé »Entraînement de grands modèles de langage optimaux pour le calcul» explore la taille optimale du modèle et le nombre de jetons nécessaires pour entraîner un modèle de langage de transformation. Les chercheurs ont formé plus de 400 modèles linguistiques avec des paramètres allant de 70 millions à plus de 16 milliards et en utilisant 5 à 500 milliards de jetons.¹. Ils ont découvert que pour un entraînement optimal en termes de calcul, la taille du modèle et le nombre de jetons d'entraînement devaient être mis à l'échelle de la même manière. En d'autres termes, pour chaque doublement de la taille du modèle, le nombre de jetons d'entraînement doit également être doublé.

‍

Les LLM soulignent la soif croissante de données dans le domaine de l'IA. Le modèle d'OpenAI de 2020, entraîné sur 300 milliards de jetons, comportait 175 milliards de paramètres. Ce qui impliquait 1,7 jeton par paramètre². En 2022, l'enquête de DeepMind sur le ratio optimal pour les paramètres favorise plus de jetons et moins de paramètres avec un ratio de 20 jetons par paramètre. Un modèle comportant 70 milliards de paramètres et 1,4 billion de jetons a surpassé le modèle de 175 milliards de paramètres d'OpenAI et a nécessité moins de réglages et de coûts d'inférence.¹ Ces chiffres soulignent la profondeur et l'étendue des données qu'exige la formation moderne en matière d'IA.

‍

Le rôle du web scraping

Ici, le web scraping occupe une place centrale. Il agit en tant que mineur numérique, parcourant le vaste paysage Internet, des sites de commerce électronique aux forums, pour extraire de précieuses données. La diversité est essentielle. Pour une formation complète, les modèles nécessitent un large éventail d'informations, ce qui rend le rôle du web scraping encore plus crucial.

‍

Le rôle des proxys résidentiels dans le web scraping

Mais comment les web scrapers accèdent-ils à la pléthore de données requise sans être bloqués ou signalés ? C'est là qu'interviennent les proxys résidentiels. Ces proxys masquent les activités du scraper, les faisant apparaître comme de véritables demandes des utilisateurs. En acheminant les processus d'extraction de données via de véritables adresses IP résidentielles, ces proxys confèrent aux web scrapers une apparence de légitimité. Ils offrent un avantage en matière de collecte de données en fournissant un accès stable et non détecté à un large éventail de sources de données.

‍

IA et web scraping : une évolution réciproque

Mais la relation entre l'IA et le web scraping est symbiotique. À mesure que les espaces numériques deviennent de plus en plus complexes, les outils de grattage de base peuvent présenter des difficultés. Les algorithmes pilotés par l'IA permettent de relever ces défis, en identifiant des modèles et en garantissant une extraction efficace des données.

‍

Tokénisation et alimentation de données

Avec une meilleure compréhension des jetons, il est évident pourquoi ils sont essentiels pour les LLM. Les outils de web scraping doivent garantir que les données qu'ils récupèrent peuvent être efficacement symbolisées et traitées par des modèles d'IA. Le fait qu'un jeton soit un mot ou un caractère peut influencer la façon dont les informations sont extraites et comprises.

‍

Extraction de données éthique et responsable

À mesure que le web scraping renforce son rôle dans l'alimentation en données de l'IA, le poids de la responsabilité s'alourdit. Les scrapers doivent non seulement fonctionner dans les limites légales et éthiques, mais ils doivent également s'assurer que les données qu'ils extraient ne faussent pas les modèles d'IA. Le défi s'aggrave lorsque l'on considère les LLM : ces modèles, alimentés par de grandes quantités de données, les décomposent souvent et les recréent de manière si complexe qu'il devient presque impossible de détecter le plagiat.

‍

Des ramifications juridiques apparaissent déjà, plusieurs affaires judiciaires commençant à examiner la fine ligne que les LLM franchissent entre inspiration et imitation. Restez à l'affût du prochain article, dans lequel nous approfondirons le paysage juridique fascinant qui entoure les LLM.

‍

En conclusion

Dans la danse complexe de l'évolution de l'IA, le web scraping s'impose comme un partenaire de premier plan, fournissant et fournissant les données qui alimentent le moteur de l'IA. Alors que l'IA continue de repousser les limites, la relation entre l'extraction de données et les modèles avancés ne fera que se renforcer et s'entremêler.

‍

Sources

¹https://arxiv.org/abs/2203.15556
²https://www.mssqltips.com/sqlservertip/7786/large-language-models-train-ai-tools-chatgpt/

‍