Quel est le coût du réglage fin (fine-tuning) d'un modèle LLM ?

Le coût du réglage fin d'un modèle LLM peut varier en fonction de plusieurs facteurs, tels que la taille du modèle, la quantité de données d'entraînement disponibles, les ressources de calcul nécessaires et la durée du processus.

Le réglage fin d'un modèle LLM peut nécessiter un ensemble de données d'entraînement spécifique à la tâche, qui peut être coûteux à obtenir en termes de collecte ou d'annotation manuelle. De plus, l'utilisation de ressources de calcul puissantes, telles que des unités de traitement graphique (GPU), peut entraîner des coûts supplémentaires.

Il convient également de noter que certains fournisseurs de services cloud proposent des environnements d'entraînement préconfigurés pour les modèles LLM, ce qui peut faciliter le processus mais entraîner des coûts supplémentaires.