Qu'est-ce que le Fine-Tuning ?

Le Fine-Tuning ou Ajustement Fin est le processus d'adaptation d'un modèle pré-entraîné à une tâche ou domaine spécifique en continuant l'entraînement avec un taux d'apprentissage réduit sur des données spécialisées.

Cette technique vise à personnaliser les capacités générales d'un modèle pré-entraîné pour exceller sur des tâches particulières sans reprendre l'entraînement depuis zéro.

Le fine-tuning ajuste graduellement les poids du modèle pré-entraîné en utilisant des données spécifiques au domaine cible, préservant les connaissances générales tout en optimisant pour la nouvelle tâche.

Adapter GPT-4 pour devenir un assistant médical spécialisé en l'entraînant sur des corpus médicaux, conservant ses capacités linguistiques générales tout en acquérant une expertise médicale.

Le Fine-Tuning s'appuie sur le Transfer Learning, est essentiel pour la spécialisation des Large Language Models et l'optimisation des performances.