Voir la source de Peaufinage d'un grand modèle de langues

== Définition ==
Application de la technique de [[peaufinage]] à l'amélioration des performances d'un [[grand modèle de langues]]. 

== Compléments ==
Pour le peaufinage de grands modèles de langues, il existe trois techniques principales : le peaufinage complet, en anglais Full Fine-tuning, l'[[adaptation par modèle auxiliaire]] ([[adaptation par modèle auxiliaire|APMA]]) en anglais LoRA (Low Rank Adaptation) et la [[Génération augmentée d'information applicative]] (GAIA), en anglais ''Retrieval Augmented Generation'' (RAG).

Voir l'entrée [[modèle de langue]] pour des explications sur la nuance entre modèle de langues et modèles de langage. 

== Français ==
'''peaufinage de grand modèle de langues'''

'''réglage fin de grand modèle de langues'''

'''ajustement fin de grand modèle de langues'''

== Anglais ==
'''large language model fine tuning'''

'''large language model fine-tuning'''

'''large language model finetuning'''

'''LLM fine-tuning'''

'''LLM fine tuning'''

'''LLM finetunning'''


==Sources==

[https://huggingface.co/docs/autotrain/llm_finetuning Source : Hugging Face]

[https://towardsdatascience.com/fine-tuning-large-language-models-llms-23473d763b91 Source : Medium]

[https://en.wikipedia.org/wiki/Fine-tuning_(deep_learning) Source : Wikipedia]

[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:101]]