Fine-tuning
Le fine-tuning consiste à spécialiser un modèle d'IA pré-entraîné en l'adaptant à des tâches ou domaines spécifiques avec des données métier.
Le fine-tuning (ajustement fin) est une technique d'apprentissage automatique qui permet de personnaliser un modèle d'IA généraliste pour qu'il excelle dans des tâches spécifiques à votre entreprise.
Processus de fine-tuning
- Modèle de base : Utilisation d'un modèle pré-entraîné
- Données métier : Collecte de données spécifiques
- Entraînement : Adaptation du modèle
- Validation : Test des performances
- Déploiement : Mise en production
Avantages pour l'entreprise
- Précision accrue pour les cas d'usage spécifiques
- Vocabulaire métier intégré
- Réduction des erreurs contextuelles
- Performance optimisée sur vos données
Applications pratiques
Le fine-tuning permet de créer des employés IA vraiment spécialisés dans votre secteur d'activité et vos processus métier.
Exemples d'application
- IA spécialisée en terminologie juridique
- Assistant commercial pour votre secteur
- Chatbot expert en vos produits/services
- Analyseur de documents métier spécifiques
Mots-clés associés
Voir aussi
LLM (Large Language Model)
Un LLM est un modèle d'intelligence artificielle entraîné sur d'énormes quantités de texte pour comprendre et générer du langage naturel.
Machine Learning
Le machine learning est une branche de l'IA qui permet aux systèmes d'apprendre automatiquement à partir de données sans être explicitement programmés.
Employé IA
Un employé IA est un agent d'intelligence artificielle spécialisé conçu pour accomplir des tâches professionnelles spécifiques de manière autonome.