« Affinage d'un grand modèle de langues » : différence entre les versions
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[https://towardsdatascience.com/fine-tuning-large-language-models-llms-23473d763b91 Source : Medium] | [https://towardsdatascience.com/fine-tuning-large-language-models-llms-23473d763b91 Source : Medium] | ||
[https://en.wikipedia.org/wiki/Fine-tuning_(deep_learning) Source : Wikipedia] | |||
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[[Catégorie:101]] | |||
[[Catégorie:Publication]] | [[Catégorie:Publication]] | ||
Dernière version du 22 septembre 2026 à 19:07
Définition
Application de la technique d'affinage à l'amélioration des performances d'un grand modèle de langues.
Compléments
Pour l'affinage de grands modèles de langues, il existe trois techniques principales : l'affinage complet par apprentissage supervisé, en anglais Full Fine-tuning ou Pure Supervised Fine-Tuning, l'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
affinage de grand modèle de langues
réglage fin de grand modèle de langues
peaufinage 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
Contributeurs: Arianne Arel, Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
