Fine tuning

Le fine-tuning est une technique utilisée pour améliorer un modèle de base, tel que GPT-4, en lui fournissant un entraînement supplémentaire à l'aide d'un ensemble de données spécialisé. Par exemple, si vous voulez que le modèle vous aide à rédiger une lettre de motivation pour votre CV, vous pouvez lui donner un peu d'entraînement supplémentaire en utilisant un ensemble de données spécifique, tel que quelques milliers de candidatures d'emploi. Cela permet au modèle d'avoir une meilleure compréhension de la manière de vous aider dans ce domaine spécifique, sans perdre les connaissances générales qu'il a acquises à partir de son entraînement initial.

Pourquoi est-ce important ?

Le fine-tuning est important car il permet d'adapter un modèle généraliste à des tâches ou des domaines spécifiques. Au lieu de devoir entraîner un modèle à partir de zéro, le fine-tuning permet d'économiser du temps et des ressources en utilisant un modèle déjà pré-entraîné comme point de départ. Cela permet également d'exploiter les connaissances générales du modèle tout en le spécialisant pour des tâches ou des domaines particuliers.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, le fine-tuning est couramment utilisé pour personnaliser et spécialiser les modèles de langage de grande envergure tels que GPT-4. Par exemple, il peut être utilisé pour adapter un modèle à un domaine spécifique comme la finance en utilisant un ensemble de données contenant des informations financières. Il peut également être utilisé pour renforcer les compétences de communication d'un modèle en utilisant des données issues de l'interaction humaine avec le modèle. Le fine-tuning permet ainsi d'améliorer les performances et la pertinence du modèle dans des domaines spécifiques, tout en optimisant les coûts et les ressources nécessaires à l'entraînement à partir de zéro.