Ajustement fin des LLMs : résolution des problèmes que l’ingénierie des invites ne peut pas résoudre
Cet article explore les applications pratiques de l’ajustement fin des grands modèles de langage (LLM), notamment pour les problèmes que l’ingénierie des invites ne peut pas résoudre. L’ajustement fin améliore considérablement la qualité du modèle, par exemple en améliorant les scores spécifiques à une tâche, la cohérence du style et la précision du formatage JSON. De plus, il réduit les coûts, augmente la vitesse et permet d’obtenir une qualité similaire sur des modèles plus petits, permettant même un déploiement local pour la confidentialité. L’ajustement fin améliore également la logique du modèle, les capacités de suivi des règles et la sécurité, et permet d’apprendre des modèles plus grands par distillation. Toutefois, l’article note que l’ajustement fin n’est pas idéal pour ajouter des connaissances ; il est recommandé d’utiliser plutôt RAG, le chargement de contexte ou les appels d’outils. L’article conclut en recommandant Kiln, un outil qui simplifie le processus d’ajustement fin.
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