Ajustement fin
L’ajustement fin adapte un modèle préentraîné par un nouvel entraînement. Fournir des documents à jour au moment de l’utilisation est une autre opération.
L’ajustement fin poursuit l’entraînement d’un modèle préentraîné avec des données propres à une tâche ou un domaine. Il adapte son comportement, plutôt que d’ajouter simplement un document à chaque requête.
Exemple de format de réponse
Une équipe hypothétique souhaite des réponses aux demandes de service dans un format court défini. Des exemples d’entraînement adaptés peuvent enseigner ce comportement. Sa fiabilité doit être évaluée avec des exemples distincts.
L’ajustement fin diffère de la RAG : récupérer des sources actuelles est une autre fonction. Les deux peuvent être combinés. L’entraînement ne remplace ni la tenue à jour des consignes applicables ni le contrôle d’accès. Les sorties adaptées restent à vérifier pour exactitude et comportements indésirables.
Sources
Termes associés
- Grand modèle de langageUn grand modèle de langage traite la langue à partir de motifs appris. Un texte fluide ne prouve ni son exactitude ni l’accès aux données à jour.
- Génération augmentée par récupérationLa RAG associe recherche d’informations et réponse générée. L’accès aux sources ne remplace pas la conception de la qualité et des droits.
- Évaluation des LLML’évaluation des LLM teste les sorties selon des tâches et critères définis. Un bon exemple isolé ne prouve pas la qualité générale.
- Fiche de modèleUne fiche de modèle documente l’objectif, les bases, les conditions d’évaluation et les limites connues d’une version donnée d’un modèle d’IA.
- Préparation à l’IALa préparation à l’IA porte sur les prérequis d’un projet : objectif, données utilisables, compétences, responsabilités et fonctionnement quotidien.
- Ingénierie du contexteL’ingénierie du contexte prépare les informations de chaque appel au modèle : instructions, messages, sources et état actuel pertinents.
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