Entraînement
Affinage (Fine-Tuning)
Poursuivre l'entraînement d'un modèle pré-entraîné sur des données d'un domaine précis.
L'affinage adapte un modèle existant à un domaine, un style ou un format de sortie en l'entraînant un peu plus sur vos propres données. Utile quand un changement de comportement durable est nécessaire. Dans la plupart des cas, pourtant, ce qu'il faut n'est pas un affinage mais un bon prompt ou du RAG : l'affinage coûte cher et doit être refait à chaque nouvelle version du modèle.
Termes Associés
Pré-entraînement
La phase initiale d'entraînement à grande échelle où le modèle apprend la langue.
Réglage par Instructions
Entraîner le modèle sur des paires instruction / réponse idéale pour qu'il suive les consignes.
RLHF (Apprentissage par Renforcement à partir de Retours Humains)
Méthode d'entraînement alignant les sorties du modèle sur les préférences humaines.
Modèle de Fondation
Grand modèle pré-entraîné servant de base à de nombreuses applications.