Pratique Python, IA Engineering et bien plus avec des exercices interactifs et des tests automatiques.
Quand tu veux fine-tuner un modèle comme GPT-4o-mini pour qu'il réponde d'une façon précise (ton style, tes règles, ton domaine), tu dois lui montrer des …
En pratique, tes données d'entraînement ne tombent jamais du ciel au bon format. Tu les récupères depuis un fichier CSV, une base de données, un …
Avant d'envoyer ton dataset à OpenAI, tu ne vérifies pas juste le format. Tu vérifies la qualité. Un dataset qui passe la validation de format …
Dans un vrai projet de fine-tuning, tes données brutes ne sont jamais propres. Tu récupères des conversations depuis un export Slack, un CRM ou un …
Le fine-tuning n'est pas gratuit. Chaque token que le modèle traite pendant l'entraînement te coûte de l'argent. Avant de lancer un job, il faut estimer …
En machine learning, tu n'entraînes jamais un modèle sur 100% de tes données. Tu en gardes une partie de côté (le set de validation) pour …
Quand ton dataset de fine-tuning est trop petit (moins de 100 exemples), le modèle risque de sur-apprendre. Une technique classique c'est l'augmentation de données : …
Fine-tuner un modèle sans l'évaluer, c'est comme cuisiner sans goûter. Comment tu sais si c'est mieux qu'avant ? Il faut comparer les réponses du modèle …
La distillation, c'est une technique où un gros modèle (le "professeur") génère des réponses de haute qualité, et un petit modèle (l'"élève") apprend à les …
Le DPO (Direct Preference Optimization) est une alternative au RLHF pour aligner un modèle sur les préférences humaines. Au lieu de former un modèle de …
Tu es développeur IA dans une startup edtech. Ton boss te demande de fine-tuner GPT-4o-mini pour qu'il réponde aux questions des élèves sur Python, dans …
Quand tu estimes le coût du fine-tuning en divisant le nombre de caractères par 4, tu obtiens une approximation. Parfois ça suffit pour une estimation …
Le fine-tuning coûte de l'argent à deux moments : l'entraînement (une seule fois) et l'inférence (à chaque requête). La question que ton manager va te …
Quand tu fine-tunes un modèle d'embedding (comme text-embedding-3-small d'OpenAI), tu veux vérifier qu'il retrouve mieux les documents pertinents qu'avant. Pour ça, on utilise deux métriques …
Quand tu lances un fine-tuning, tu ne choisis pas seulement tes données. Tu choisis aussi des hyperparamètres qui contrôlent comment le modèle apprend. Les trois …