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L'ajustement fin du modèle adapte les modèles pré-entraînés à de nouvelles tâches en effectuant de légères modifications, réduisant ainsi les besoins en données et en ressources. Découvrez comment l'ajustement fin exploite l'apprentissage par transfert, les différentes techniques, les meilleures pratiques et les métriques d'évaluation pour améliorer efficacement les performances des modèles en NLP, vision par ordinateur et plus encore.
L'Ajustement Fin Efficace en Paramètres (PEFT) est une approche innovante en IA et en traitement du langage naturel (NLP) qui permet d'adapter de grands modèles pré-entraînés à des tâches spécifiques en ne mettant à jour qu'un petit sous-ensemble de leurs paramètres, réduisant ainsi les coûts de calcul et le temps d'entraînement pour un déploiement efficace.
L'ajustement par instructions est une technique en IA qui affine les grands modèles de langage (LLM) sur des paires instruction-réponse, améliorant leur capacité à suivre les instructions humaines et à accomplir des tâches spécifiques.
