Introduction au fine-tuning avec Promptrepo

Un modèle d'IA généraliste s'approche de ce que vous voulez sans y arriver tout à fait : il ne connaît ni vos catégories ni votre format et des prompts plus longs ne mènent pas loin. Entraîner un modèle à partir de zéro est lent et demande beaucoup de données. Le fine-tuning est entre les deux : vous prenez un modèle déjà entraîné et vous lui apprenez votre tâche avec vos propres exemples. Avec Promptrepo, vous le faites depuis Google Sheets sans code et le modèle répond dans vos catégories et votre format.

C'est parti. Créez votre modèle d'IA à partir d'un exemple et essayez-le pendant votre lecture.

Le fine-tuning consiste à prendre un modèle d'IA pré-entraîné et à l'optimiser pour une tâche précise en poursuivant son entraînement sur un jeu de données spécialisé. Au lieu d'entraîner un modèle à partir de zéro, le fine-tuning s'appuie sur ce qu'un modèle sait déjà et lui apprend votre tâche.

Pourquoi faire du fine-tuning de modèles d'IA ?

  1. Plus de précision : les modèles pré-entraînés sont généralistes. Le fine-tuning les spécialise dans votre domaine et améliore leurs résultats.
  2. Moins de données nécessaires : comme le modèle a déjà des connaissances de base, il nous suffit d'un jeu de données plus petit et de bonne qualité.
  3. Plus d'efficacité : le fine-tuning peut être bien plus rapide et moins cher que d'entraîner un modèle à partir de zéro.

Le fine-tuning dans Promptrepo

Dans Promptrepo, le fine-tuning se fait en quatre étapes :
  1. Définissez votre tâche : classification, extraction ou génération
  2. Préparez les données d'entraînement : choisissez des exemples qui montrent le comportement attendu
  3. Entraînez le modèle : utilisez Promptrepo pour faire le fine-tuning sur votre jeu de données
  4. Évaluez & améliorez : testez et améliorez le modèle selon ses résultats en conditions réelles

Exemple : fine-tuning d'un modèle pour classer des aliments

Disons que nous voulons classer des aliments dans différentes catégories comme Viande rouge, Boissons, Fromage ou Alimentation générale. Au lieu de créer un classificateur à partir de zéro, nous faisons le fine-tuning d'un modèle existant avec des données propres aux aliments.
Étapes :
  1. Collectez les données : créez une feuille de calcul avec des noms d'aliments & leurs catégories.
  2. Faites le fine-tuning dans Promptrepo : saisissez un exemple, publiez le modèle et ajoutez votre feuille de calcul dans sa feuille Google Sheets.
  3. Testez & déployez : le modèle peut maintenant classer correctement de nouveaux aliments.
Le fine-tuning crée un modèle précis à partir d'un petit ensemble de vos propres exemples. Les articles suivants montrent comment créer des modèles de classification, d'extraction et de génération avec Promptrepo.

Liens utiles

Créer un modèle de classification
Créer un modèle d'extraction
Créer un modèle génératif

Résumé

Si un modèle d'IA généraliste n'est pas assez précis et qu'en entraîner un à partir de zéro demande trop de travail, le fine-tuning est la voie du milieu. Avec Promptrepo, vous créez votre modèle d'IA à partir de vos propres exemples.

Dernière mise à jour :