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Entraînement
Fine-tuning, distillation, prompts système : comment spécialiser un modèle.
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Fine-tuning : comment adapter un modèle d'IA à un domaine spécifique
Un modèle de langage naît généraliste : il sait un peu de tout, mais il ignore votre secteur, votre langage, vos règles. Le fine-tuning est la technique qui consiste à réentraîner un modèle déjà existant sur des exemples ciblés, pour le rendre plus compétent et plus cohérent dans un domaine précis. Comprendre ce que c'est, quand cela vaut vraiment la peine et ce qui le distingue du simple fait de fournir davantage de contexte, c'est le moyen de ne pas attendre de cette technique ce qu'elle ne peut pas donner, et de saisir pourquoi même un modèle spécialisé gagne à être confronté à des perspectives différentes.
Le prompt système : ce qui guide réellement un modèle d'IA
Quand vous écrivez à un assistant d'IA, vous ne partez jamais d'une page blanche : avant même votre question, le modèle a déjà reçu un jeu d'instructions que vous ne voyez pas. Cela s'appelle le prompt système, et c'est la couche qui décide qui est le modèle, comment il écrit et ce qu'il peut faire. Le comprendre explique pourquoi deux IA, sur une même question, vous répondent de façon si différente.
La distillation : comment naît un modèle d'IA plus petit et plus rapide
Derrière un assistant d'IA qui répond en un instant sur votre téléphone se cache souvent la distillation : la technique qui transfère ce que sait un grand modèle vers un modèle plus petit et plus léger. Comment ça marche, ce que l'on gagne et ce que l'on laisse en chemin, et pourquoi cela dessine un monde fait de nombreux modèles, et non d'un seul.
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