Le Fine-Tuning
Le fine-tuning est le processus d’ajustement des paramètres d’un modèle GPT pré-entraîné pour mieux répondre à une tâche spécifique.
Cela peut se faire en fournissant à GPT un ensemble de données adapté à la tâche ou en ajustant manuellement les paramètres du modèle. Le fine-tuning peut contribuer à réduire la quantité de données nécessaires à l’entraînement d’un modèle et à améliorer ses performances.
Lors du fine-tune, il est important d’utiliser un ensemble de données de haute qualité, de choisir les bons paramètres à ajuster et de surveiller les performances du modèle.
Le fine-tune sur GPT nécessite quelques compétences et connaissances, et peut être effectué à l’aide d’un langage de programmation comme Python. Le coût du réglage fin de GPT dépend de la taille de l’ensemble de données utilisé pour le « training ».
Comment « Fine-Tune » un modèle GPT-3 ?
Quelques liens expliquant comment faire :
