Vous demandez-vous parfois si vous devriez entraîner un modèle à partir de zéro, le fine-tuner, faire du prompt engineering ou utiliser la génération augmentée par la recherche d’information (RAG)?
Il existe tellement de possibilités, mais chacune répond à un besoin précis et entraîne un coût particulier.
Voici tout ce que vous devez savoir pour améliorer la performance d’un LLM tout en équilibrant la qualité, les coûts et la facilité d’utilisation. ✨🚀
La génération augmentée par la recherche d’information (RAG) est maintenant extrêmement populaire. Mais quelle est la différence entre le fine-tuning, le simple « prompting » et même l’entraînement complet à partir de zéro? Quand devriez-vous utiliser chaque approche?
Vous pouvez d’abord lancer rapidement GPT-4 et explorer le prompt engineering. Lorsque le besoin se présente, essayez ensuite le fine-tuning pour adapter le style du LLM sans l’entraîner de nouveau au complet.
Si le modèle hallucine souvent ou génère des outputs mal alignés, essayez le RAG pour améliorer son exactitude et ses connaissances.
Pour le fine-tuning, explorez les méthodes peu coûteuses comme LoRa et QLoRa. Dans la vidéo et notre cours gratuit ci-dessous, nous abordons l’ajustement de modèles à grande échelle et discutons de l’entraînement d’un modèle à partir de zéro, y compris les datasets et les ressources nécessaires.
C’était un bref survol de ce que vous devez absolument savoir… Apprenez-en davantage dans cette vidéo qui montre aux développeurs et aux passionnés d’IA comment améliorer les LLMs, avec des méthodes qui permettent autant de petits que de grands progrès. Regardez-la pour perfectionner vos compétences en optimisation de LLMs :
P.-S. Si cet article vous a été utile, nous en enseignons beaucoup plus dans notre cours gratuit réalisé en collaboration avec Activeloop, Towards AI et l’Intel Disruptor Initiative… Allez le voir!
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En bref : le cours montre tout sur les LLMs (les entraîner, les fine-tuner, utiliser le RAG…), et il est entièrement gratuit!
Ce cours est-il pour vous?
Si vous voulez apprendre à entraîner et à fine-tuner des LLMs à partir de zéro et possédez des connaissances intermédiaires en Python, vous avez tout ce qu’il faut pour suivre et terminer le cours.
Ce cours est conçu pour un vaste public, dont les débutants en IA, les ingénieurs actuels en apprentissage automatique, les étudiants et les professionnels qui envisagent une transition de carrière vers l’IA.
Notre objectif est de vous fournir les outils nécessaires pour appliquer et adapter les grands modèles de langage à de nombreuses industries afin de rendre l’IA plus accessible et pratique.
FAQ
Quand devrais-je commencer par le prompting?
Commencez par le prompting lorsqu’un modèle performant connaît déjà la tâche et a surtout besoin d’instructions, de contexte ou d’un format plus clairs.
Quand devrais-je ajouter le RAG?
Utilisez le RAG lorsque les réponses dépendent d’informations privées, récentes, volumineuses ou appuyées par des sources qui ne se trouvent pas dans la mémoire du modèle.
Quand le fine-tuning est-il le bon choix?
Fine-tunez le modèle lorsque de nombreux bons exemples peuvent lui apprendre un comportement récurrent que les prompts et la recherche d’information ne règlent pas de façon fiable.
Quand une équipe devrait-elle entraîner un modèle à partir de zéro?
Seulement lorsque des données uniques, le contrôle, l’échelle et les ressources justifient le coût énorme par rapport à l’adaptation d’un modèle existant.
Comment comparer ces options?
Choisissez l’approche la plus simple qui respecte vos exigences de qualité, de confidentialité, de latence, de coût, de propriété et de maintenance.