Guide du fine-tuning
Centre de fine-tuning
Planifiez, entraînez, évaluez et exploitez vos adaptations de modèles avec des compromis explicites et des garde-fous.
Ce que le fine-tuning change
Le fine-tuning met à jour tout ou partie des paramètres d’un modèle préentraîné à partir d’exemples de tâche ou de retours de préférence. Il peut améliorer un comportement mesuré, comme la structure de sortie, le ton ou la justesse sur une tâche, mais il n’ajoute pas automatiquement de connaissances récentes, ne supprime pas les hallucinations et ne rend pas un modèle sûr.
Bonnes raisons de l’essayer
- • Un comportement stable et répété résiste aux corrections par prompt seul
- • Vous disposez d’exemples représentatifs et d’un jeu d’évaluation fiable
- • Des prompts plus courts ou un modèle plus petit peuvent améliorer le coût de service
- • Le checkpoint retenu et ses artefacts peuvent être déployés et gouvernés
Raisons de choisir une autre approche
- • Utilisez la recherche documentaire ou des outils pour une connaissance évolutive ou traçable
- • Améliorez les prompts lorsque le comportement voulu tient dans des instructions claires
- • Corrigez le produit ou le pipeline de données lorsque le modèle manque du contexte nécessaire
- • Reportez l’entraînement tant que les droits, la qualité ou l’évaluation des données ne sont pas réglés
Un flux de travail orienté mise en production
- 1Rédigez l’objectif produit, la grille d’acceptation et le budget d’erreurs.
- 2Constituez un jeu de test scellé à partir de cas de réussite, d’échec et de sûreté représentatifs de la production.
- 3Mesurez les références en prompt seul, few-shot, recherche documentaire et appel d’outils.
- 4Choisissez un modèle de base sous licence adaptée et la méthode d’adaptation la plus légère possible.
- 5Lancez un pilote court et reproductible, puis examinez les courbes d’apprentissage et des sorties d’exemple.
- 6Comparez qualité, régressions, latence, débit et coût total de service.
- 7Déployez le candidat retenu en canary, avec supervision et une procédure de retour arrière testée.
Rapport de comparaison minimal
Checkpoint de base, prompt, recherche documentaire et candidat entraîné sur le même jeu de test
Résultats par segment avec effectifs, et pas seulement un score agrégé
Régressions de sûreté et de capacités de base, avec des seuils de publication écrits
Configuration d’entraînement, graine, révision du code, révision des données et empreintes des artefacts
Latence, débit, mémoire et coût mesurés sur la pile de service visée
Responsable désigné, plan de canary, signaux de supervision et procédure de retour arrière