keepthepace_

Est ce qu’il y a un domaine qui fait battre ton coeur sur lequel on peut récupérer des données facilement?

Note qu’aujourd’hui avec des LLMs, même des données textuelles sont relativement faciles à analyser.

“IA” est un terme vague qui peut englober presque n’importe quel algorithme, donc un vendeur va tout le temps te dire qu’il y a de l’IA dans son aspirateur dés qu’il y a le moindre capteur.

Les aspirateurs automatiques vont du truc très simple qui fait de la spirale et tourne à gauche en cas de collision à des choses plus élaborées qui font une carte de leur environnement. Je ne pense pas qu’ils aient besoin de deep learning pour ça, j’imagine qu’il y a déjà suffisamment à faire en piochant juste dans les algos connus de SLAM

ALOHA, mon projet préféré.

Le droit d’auteur est déjà pas adapté à Internet, y a aucun moyen qu’il ne soit pas largué vis à vis de l’IA. J’essaye de pas trop suivre, sachant que de toutes façons ils vont nous emmerder avec des jugements perchés et sans aucune logique. Quelques éléments:

1. Une cour US a reconnu que les images générées par des IAs n’étaient pas copyrightable, ce qui vaut sûrement (mais je ne suis pas avocat) pour tout contenu généré. Les artistes pensent que c’est une victoire, je pense que c’est super positif pour l’open source, je pense qu’ils vont surement revenir en arrière là dessus tellement ça emmerde des boites privées.

2. Les artistes ne sont pas contents qu’on entraîne des IAs sur leurs images. Ça a l’air d’être légal pourtant. Je ne pense pas que légalement on puisse arguer que les images produites sont des produits dérivés. Y a des précédents à arguer, mais je ne suis toujours pas avocat. Moralement, je les comprends, mais je dois avouer que j’ai assez peu d’empathie pour les ayants droits qui pourrissent le net depuis les années 90 avec la lettre de la loi pour ne pas juste répondre “cheh” quand ça les emmerde. Ça fait 30 ans qu’on demande une réforme du copyright qui tienne compte des utilisations libres et non commerciales, quand vous avez envie, on en parle, mais on remet tout à plat.

3. Une chose emmerdante pour la communauté open source est que même si on est dans une zone grise (“surement légale mais on le saura dans 15 ans quand les recours seront épuisés”) en ce qui concerne l’utilisation d’oeuvres privée: les boites privées le font derrière des portes fermées donc personne leur dit rien, mais la communauté doit assembler un dataset forcément public d’oeuvres qu’elle n’ont pas le droit de diffuser. The Pile, qui je soupçonne est utilisée par tout le monde n’est disponible que sous forme de torrent pirate. C’est chiant. Ils ont essayé d’arguer que c’est pas vraiment utilisable pour relire des oeuvres vu que c’est juste des bouts de phrases découpées dans tous les sens, mais c’est clairement une oeuvre dérivée pas diffusable.

Pour conclure, je dirais qu’en 2024, la logique du copyright est complètement obsolète et inapplicable. Ils vont tenter de juger des trucs mais c’est tellement dépendant des juges et des avocats et de l’état US dans lequel le premier jugement va être rendu, que c’est inutile de tenter de prédire où la limite de la loi va être.

C’est super chiant, on est dans une zone grise qui va durer des années, mais on peut pas vraiment attendre après un législateur dépassé et soumis aux lobbyistes pour donner des lignes claires avant qu’il soit trop tard.

Je suis pas bon à ça… /r/machinelearning pour la théorie, /r/locallama pour la pratique, malheureusement les équivalents Lemmy sont déserts et j’ai pas la motivation de les faire vivre. Suivre des chercheurs IAs et robotique est la seule raison pour laquelle je suis encore sur Twitter, j’ai nettoyé ma tweet list de tout le reste. Pas très complet, mais si ça t’intéresse voila les gens que je suis: https://twitter.com/ktp_programming/following

Les modèles utilisés sont contraints par deux choses: les GPUs sont très optimisés pour les multiplications matricielles, et la fonction produite par ton modèle doit être dérivable vis à vis de tous ses paramètres.

En fait dans les modèles actuels, on ne pense pas en terme de neurones, mais plutôt de couches. Tu as une couche de neurones suivie d’une couche d’attention, suivie d’une couche de convolution, à laquelle tu ajoutes les entrées, etc.

On est très influencés par les opérations optimisées pour GPU, donc on va plutôt penser en terme de matrices. Deux couches de N neurones se suivant et où chaque neurone est connectée à tous ceux de la couche de N neurones suivante, c’est un “fully-connected layer” ou un perceptron. Ça s’exprime sous forme d’une matrice de poids: tu mets tes entrées sous forme de vecteur, tu multiplies par la matrice de poids et tu as généralement une “non linéarité”, c’est à dire une fonction de type RELU ajoutée après la multiplication.

L’autre façon de voir un modèle est de dire que ce que tu veux est une fonction continue prenant un vecteur de dimension N_i en entrée et N_o en sortie et dérivable selon chacun de ses millions de paramètres (typiquement, les paramètres sont les poids des synapses du réseau de neurones).

On parle vraiment peu de neurones. Les devs proches de l’optimisation parlent en terme de matrices, ceux proches de la théorie mathématique en terme de fonction, et un bon modèle doit prendre les deux points de vue en considération.

Tu peux tout à fait imaginer un modèle plus proche des neurones biologiques, mais avec ces deux contraintes: fonction continue et dérivable par rapport à chaque paramètre, et si tu veux que ce soit rapide, maximum de calcul parallèle sous forme de matrices (de tenseurs en fait, qui est le petit nom des matrices de dimension supérieure à 2)

J’ai eu peur qu’on ne me parle que d’environnement (tl;dr: l’impact de ces techs est pas énorme et indirect) j’ai été déçu, mais je m’y attendais, qu’on ne parle pas beaucoup de la société post-travail.

Alors dans un sens pas vraiment, parce que ça reste un sujet principalement technique mais perso j’aimerais bien trouver un moyen parce que c’est un sujet qui dépasse la technique et qui a une composante politique à laquelle les utilisateurs doivent être associés. Je pense que faire de la traduction ou de la vulgarisation sous un angle qui promeut plus l’open source que les solutions des boites privées, ça ne demande pas un bagage technique super important, mais c’est une mission cruciale aussi!

Il faut quand même comprendre au moins superficiellement ce que ces modèles font et comment on les utilise, mais ça demande pas une thèse de math.

En open source on appelle ça un rôle d’évangélisateur: une sorte de power user qui sait faire le lien entre devs et utilisateurs.

Alors la théorie je l’ai beaucoup faite via des articles de blog de type <notion> explained. “Layer normalization explained”, “BERT explained”. Il y a quelques publis qui sont intéressantes à lire mais sur les technos qui ont plus d’un an, une bonne explication sur un blog aidera à aller au but et ajoutera en plus des infos sur l’utilisation actuelle de cette tech.

Les choses à comprendre:

• La descente de gradient, c’est la base de tout
• Le perceptron multicouche, le layer le plus simple
• Le rôle des optimizers
• Les différentes “couches”:
  • Full connected layer (c’est la même chose qu’un perceptron)
  • Convolution
  • Softmax (techniquement une fonction d’activation mais elle est importante)
  • Normalisation
  • Dropout
  • Attention
  • Maxpool (ça s’utilise encore ça?)
• Dans les LLMs, comprendre les tokenizers
• Dans la génération de media, comprendre les modèles de diffusion et les GAN

Ah, et tu croiseras probablement des bayesiens à un moment dans cette exploration. Ils vont te parler de “priors” de fonction de distribution, tout exprimer sous forme de proba… Je blague un peu en disant que c’est une secte à part, mais c’est principalement une différence de vocabulaire: ils voient tout sous le prisme de la théorie bayesienne que (personnellement) je trouve qu’il font rentrer au chausse-pied en compliquant des notions simples. Mais je le dis pas trop fort, ça vire souvent à la guerre de religion sinon :-)

Ce qui t’intéresse le plus! Tu peux assembler un petit classifier et l’entrainer from scratch, fine-tuner un petit modèle existant ou bien juste utiliser des modèles.

MNIST, un classifieur d’images 24x24 de chiffres écrits à la main, est un bon exercice de départ.

Charger un modèle pré-entrainé et aller examiner ses représentations latentes est aussi rigolo.