Modèle préentraîné
Définition
Un modèle préentraîné est un modèle d'apprentissage, typiquement un grand réseau de neurones profond, entraîné pour une tâche générique sur un immense jeu de données.
Le modèle préentraîné est ensuite sauvegardé et utilisé plus tard pour résoudre un problème similaire grâce à l'apprentissage par transfert.
Compléments
Un grand modèle préentraîné pour résoudre un problème générique apprend toutes sortes de régularités statistiques propres au type de données (images, voix, textes) sur lequel il est entraîné. Une fois entraîné, un grand modèle peut être utilisé pour résoudre d’autres problèmes faisant appel au même type de données. Un peaufinage du modèle est habituellement nécessaire en l'entraînant avec des données spécifiques à une nouvelle tâche.
Des exemples de grands modèles préentraînés sont MobileNet (pour la vision artificielle), BERT, la série des grands modèles de langues GPT-x et LLaMA.
Étant donnée la taille importante de ces modèles, l'étape de préentrainement est généralement réalisée par un nombre restreint d’entreprises possédant des fermes de serveurs infonuagiques équipés de processeurs graphiques
Français
modèle préentraîné
modèle pré-entraîné (forme déconseillée)
Anglais
pretrained model
pre-trained model
deep generative model
Español
modelo preentrenado
Un modelo preentrenado es un modelo de aprendizaje, normalmente una gran red neuronal profunda, entrenado para una tarea genérica en un enorme conjunto de datos. El modelo preentrenado se guarda y se utiliza más tarde para resolver un problema similar mediante aprendizaje por transferencia.
Sources
Source : Google machine learning glossary
101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »
Contributeurs: Arianne Arel, Claire Gorjux, Claude Coulombe, Imane Meziani, Jacques Barolet, Espanol: Jean-Sébastien Zavalone, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche
