Qu'est-ce que le réglage fin (fine tuning) d'un LLM ?

Le réglage fin (ou "fine tuning") d'un LLM (Large Language Model) fait référence au processus d'adaptation d'un modèle pré-entraîné à une tâche spécifique. Dans le contexte de l'apprentissage automatique, le réglage fin consiste généralement à prendre un modèle qui a été pré-entraîné sur une grande quantité de données (par exemple, l'ensemble du contenu de Wikipédia), et à l'entraîner davantage sur un ensemble de données spécifique à une tâche (par exemple, des critiques de films pour une tâche de sentiment analysis).

Le but de ce processus est de bénéficier à la fois de la capacité du modèle à comprendre le langage humain à un niveau général (grâce à l'entraînement initial sur une grande quantité de données) et à un niveau spécifique à la tâche (grâce à l'entraînement supplémentaire sur l'ensemble de données spécifique à la tâche).