Entraînement vs Inférence

Entraînement vs Inférence

Quand les gens parlent d'IA, ils regroupent souvent l'entraînement et l'inférence, mais ce sont deux processus très différents avec des exigences différentes. Comprendre la différence est essentiel pour comprendre comment fonctionnent les systèmes d'IA et pourquoi ils ont besoin du matériel qu'ils utilisent.

L'entraînement est la phase d'apprentissage. C'est lorsque vous prenez un modèle brut avec des poids aléatoires et lui donnez des milliards d'exemples. Le modèle fait des prédictions, les compare aux réponses correctes et ajuste ses poids pour être plus précis. L'entraînement est incroyablement intensif en calcul. Entraîner un modèle comme GPT-4 nécessite des milliers de GPU fonctionnant pendant des semaines ou des mois, consommant des mégawatts d'énergie et coûtant des dizaines de millions de dollars.

Pendant l'entraînement, le modèle doit traiter les données dans les deux directions. Il exécute les données vers l'avant pour faire des prédictions, puis exécute l'erreur vers l'arrière pour mettre à jour les poids. Ce va-et-vient, appelé rétropropagation, nécessite de stocker toutes les valeurs intermédiaires, ce qui signifie d'énormes quantités de mémoire. L'entraînement nécessite également des mathématiques de haute précision, typiquement en virgule flottante 16 ou 32 bits, pour maintenir la précision à travers des millions de mises à jour.

L'inférence est la phase d'utilisation. C'est lorsque vous prenez un modèle entraîné et l'utilisez réellement. Vous lui donnez une invite, il exécute les données vers l'avant à travers le réseau une fois et produit une réponse. Pas de rétropropagation, pas de mises à jour de poids, juste un seul passage à travers le modèle. L'inférence est beaucoup moins exigeante que l'entraînement, mais elle nécessite toujours une puissance de calcul significative, surtout pour les grands modèles.

Les exigences matérielles diffèrent également. L'entraînement nécessite des GPU haut de gamme avec beaucoup de VRAM et des interconnexions à large bande passante pour travailler ensemble. L'inférence peut fonctionner sur du matériel plus modeste. Un modèle qui a nécessité des milliers de GPU pour l'entraînement pourrait fonctionner sur un seul GPU grand public, ou même sur un téléphone après quantification. C'est pourquoi les entreprises entraînent une fois, puis distribuent le modèle entraîné à des millions d'utilisateurs pour l'inférence.