Construire un LLM à partir de zéro : Plongeon approfondi dans le dropout

Cet article relate le parcours de l’auteur à travers le chapitre sur le dropout du livre de Sebastian Raschka « Construire un grand modèle de langage (à partir de zéro) ». Le dropout est une technique de régularisation qui prévient le sur-apprentissage en ignorant aléatoirement certains neurones ou poids pendant l’entraînement, répartissant ainsi les connaissances plus largement dans le modèle. L’auteur détaille la mise en œuvre du dropout et explore les nuances de son application dans les LLM, telles que l’application du dropout aux poids d’attention ou aux vecteurs de valeur, et le rééquilibrage de la matrice résultante. L’article aborde également les choix pratiques du taux de dropout et les défis liés à la gestion des tenseurs d’ordre supérieur pour le traitement par lots, préparant le terrain pour un apprentissage futur.