Fondamentaux
Entraînement
Training
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Définition
L'entraînement est le processus par lequel un modèle apprend à partir de données en ajustant ses paramètres pour minimiser ses erreurs. Il s'oppose à l'inférence, qui est l'utilisation du modèle déjà entraîné. L'entraînement des grands modèles demande des semaines de calcul sur des milliers de processeurs spécialisés.
Exemple concret
Entraîner GPT-4 a nécessité des mois de calcul sur des dizaines de milliers de GPU ; une fois entraîné, répondre à votre question (inférence) prend une seconde.
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Questions fréquentes
Qu'est-ce que Entraînement en intelligence artificielle ?
L'entraînement est le processus par lequel un modèle apprend à partir de données en ajustant ses paramètres pour minimiser ses erreurs. Il s'oppose à l'inférence, qui est l'utilisation du modèle déjà entraîné. L'entraînement des grands modèles demande des semaines de calcul sur des milliers de processeurs spécialisés.
À quoi sert Entraînement ?
Entraîner GPT-4 a nécessité des mois de calcul sur des dizaines de milliers de GPU ; une fois entraîné, répondre à votre question (inférence) prend une seconde.
Quels sont les concepts liés à Entraînement ?
Les concepts liés à Entraînement incluent : Inference, Paramètres, Descente de gradient, Pré-entraînement. Retrouvez chaque définition dans le glossaire IA de Brief IA.
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