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Fine-tuning
Fine-tuning
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Définition
Le fine-tuning consiste à re-entraîner un modèle pré-entraîné sur un jeu de données spécifique pour l'adapter à une tâche ou un domaine particulier. Cela permet d'améliorer les performances du modèle sur des cas d'usage spécifiques sans repartir de zéro. Le fine-tuning est moins coûteux que l'entraînement complet d'un modèle.
Exemple concret
💡 Une entreprise médicale peut fine-tuner LLaMA sur des dossiers cliniques pour obtenir un modèle spécialisé en terminologie de santé.
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Questions fréquentes
Qu'est-ce que Fine-tuning en intelligence artificielle ?
Le fine-tuning consiste à re-entraîner un modèle pré-entraîné sur un jeu de données spécifique pour l'adapter à une tâche ou un domaine particulier. Cela permet d'améliorer les performances du modèle sur des cas d'usage spécifiques sans repartir de zéro. Le fine-tuning est moins coûteux que l'entraînement complet d'un modèle.
À quoi sert Fine-tuning ?
Une entreprise médicale peut fine-tuner LLaMA sur des dossiers cliniques pour obtenir un modèle spécialisé en terminologie de santé.
Quels sont les concepts liés à Fine-tuning ?
Les concepts liés à Fine-tuning incluent : LoRA, Transfer learning, Modèle de fondation, RLHF. Retrouvez chaque définition dans le glossaire IA de Brief IA.
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