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Alors que l'IA générative fait partie intégrante de divers domaines, il est essentiel de peaufiner les grands modèles de langage (LLM) pour optimiser les performances et adapter les modèles à des cas d'utilisation spécifiques. En améliorant la précision et la pertinence, les ajustements garantissent que l'IA s'aligne sur des exigences uniques. Cet article présente les 10 meilleurs outils et pratiques pour rationaliser le processus et optimiser les résultats.
Réglage fin en apprentissage automatique, c'est une technique qui consiste à adapter un Modèle de langage étendu (LLM) pour effectuer plus efficacement une tâche spécifique ou dans un domaine particulier.
Réglage fin est l'un des moyens les plus puissants et les plus permanents de personnaliser les LLM. Elle diffère des autres techniques de personnalisation en ce sens qu'elle modifie les paramètres du modèle grâce à une formation supplémentaire, intégrant des connaissances spécialisées directement dans le modèle.
Cependant, cela nécessite plus de temps, de ressources et d'expertise par rapport à des techniques de personnalisation plus simples telles que l'ingénierie rapide.
Alors que l'incitation peut pousser un LLM dans la bonne direction, le réglage précis offre un moyen beaucoup plus fiable d'atteindre les résultats souhaités, en réduisant le nombre de problèmes liés à des tâches spécifiques.
Construire un modèle de base à partir de zéro est une tâche monumentale qui nécessite de vastes ressources et données. Le réglage, cependant, commence par un LLM déjà formé et vous permet de l'adapter à vos besoins à l'aide de vos propres données.
Cela permet d'obtenir des performances d'IA plus précises et spécifiques à des tâches sans les coûts de calcul astronomiques liés à un démarrage à la case départ.
La plupart des LLM modernes, tels que ChatGPT, Claude et Llama, sont conçus pour être polyvalents. Ils sont des généralistes impressionnants, mais ils ont tendance à manquer d'expertise approfondie dans des domaines spécialisés, tels que la recherche pharmaceutique ou les documents juridiques internes d'une entreprise.
Fine-tuning comble cette lacune en ajoutant une couche de connaissances spécialisées, améliorant ainsi leurs performances dans ces domaines.
Comme nous l'avons déjà dit, le réglage fin implique la modification d'un LLM pré-entraîné afin d'améliorer ses performances sur des tâches ou des ensembles de données spécifiques, mais il existe d'autres approches pour personnaliser les LLM, notamment :
Ingénierie rapide consiste à élaborer des instructions spécifiques et soigneusement structurées pour orienter la sortie du modèle dans la direction souhaitée. En ajustant le libellé, la structure ou en fournissant un contexte supplémentaire dans l'invite, les utilisateurs peuvent extraire des réponses plus pertinentes, détaillées et précises du modèle.
Il s'agit d'une pratique clé pour tirer parti efficacement des LLM sans modifier le modèle lui-même. Cela peut être particulièrement utile lorsque vous essayez de faire comprendre au modèle des nuances, telles que le ton, le style ou des instructions spécifiques qui doivent être suivies pour mener à bien la tâche.
Génération augmentée par récupération (RAG) combine un LLM avec une base de connaissances ou une base de données externe, permettant au modèle de récupérer et d'intégrer des données en temps réel ou très spécifiques qu'il n'a peut-être pas rencontrées lors de sa formation.
Le modèle extrait d'abord les documents, articles ou faits pertinents de la base de données avant de générer une réponse, combinant ainsi efficacement la génération à une étape de recherche de connaissances. Cela réduit la probabilité que le modèle « hallucine » des informations incorrectes ou fabriquées, en particulier lorsqu'il est interrogé sur des faits autres que ses données d'entraînement.
Réglage fin implique la formation d'un LLM préexistant sur un ensemble de données spécifique afin d'améliorer ses performances pour certaines tâches ou certains domaines. Le réglage fin permet de personnaliser le style de réponse, la précision et le comportement du modèle, le rendant ainsi plus adapté à des cas d'utilisation particuliers.
Le réglage fin permet d'adapter un modèle pour qu'il soit performant dans des domaines particuliers, tels que les diagnostics médicaux, la rédaction technique, le service client ou l'analyse juridique. En outre, le réglage fin permet d'ajuster le ton, le style et le comportement du modèle en fonction d'objectifs spécifiques ou de normes de l'entreprise.
Apprentissage par renforcement avec feedback humain (RLHF) utilise des commentaires sélectionnés par l'homme pour améliorer les réponses des modèles, en particulier pour les tâches impliquant des décisions subjectives ou stylistiques.
La RLHF peut affiner les performances du modèle en le récompensant pour avoir généré des résultats qui correspondent mieux aux attentes humaines. Il s'agit d'une forme d'amélioration itérative qui est souvent considérée comme un sous-outil de réglage.
Il existe plusieurs méthodes pour affiner un LLM, mais deux approches importantes ont vu le jour : l'apprentissage par renforcement avec feedback humain (RLHF) et l'apprentissage supervisé.
Lorsque la sortie d'un LLM est complexe et difficile à décrire pour les utilisateurs, l'approche RLHF peut s'avérer très efficace. Cette méthode implique l'utilisation d'un ensemble de données de préférences humaines pour ajuster le modèle.
La force de la RLHF réside dans sa capacité à capturer des commentaires et des préférences humains nuancés, même pour les sorties difficiles à articuler. En tirant des enseignements directement des choix humains, le modèle peut être façonné pour produire des résultats plus significatifs et plus utiles pour les utilisateurs finaux.
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candidate_0 : Amusez-vous au soleil à Gulf Shores.
candidate_1 : Une oasis paisible de beauté naturelle
choix : 0
En revanche, l'approche d'apprentissage supervisé pour affiner les LLM convient mieux aux modèles dont les résultats sont relativement simples et faciles à définir.
L'approche d'apprentissage supervisé est particulièrement utile lorsque le résultat souhaité peut être clairement spécifié, par exemple pour des tâches telles que la classification de texte ou la génération de données structurées. En fournissant au modèle des paires d'entrées-sorties exemplaires, il peut apprendre à reproduire de manière fiable les résultats attendus.
Rapide : Classez le texte suivant dans l'une des classes suivantes : [affaires, divertissement].
Texte: Diversifiez votre portefeuille de placements
Réponse : affaires
Le choix entre la RLHF et l'apprentissage supervisé pour affiner un LLM dépend de la complexité des résultats du modèle et de la facilité avec laquelle ils peuvent être définis. La RLHF est la meilleure option lorsque les résultats sont complexes et subjectifs, nécessitant un feedback humain nuancé pour guider l'apprentissage du modèle.
L'apprentissage supervisé, en revanche, brille lorsque les résultats souhaités sont plus simples et peuvent être capturés avec précision dans un ensemble de données étiqueté.
Le réglage précis d'un modèle pré-entraîné lui permet de se spécialiser dans une tâche spécifique en l'entraînant sur un ensemble de données plus petit et spécifique à la tâche.
Le flux de travail comprend la préparation des données, la formation des modèles, l'évaluation et l'itération, ainsi que le déploiement, chacun de ces éléments contribuant à l'optimisation du modèle pour les applications du monde réel.
La première étape du réglage consiste à préparer des données étiquetées de haute qualité pertinentes pour la tâche. La qualité et la diversité de ces données auront un impact direct sur les performances du modèle affiné.
Au cours de cette étape, vous allez entraîner le modèle sur le jeu de données préparé. Vous devrez choisir les bons hyperparamètres et suivre la progression du modèle pour vous assurer qu'il apprend efficacement la tâche.
Une fois le modèle entraîné, évaluez ses performances sur un ensemble de validation pour voir dans quelle mesure il se généralise aux nouvelles données. Les ajustements itératifs contribuent à améliorer la précision et la fiabilité du modèle.
Après avoir obtenu des performances satisfaisantes, déployez le modèle affiné dans des applications réelles, en vous assurant qu'il est évolutif et facilement accessible pour les utilisateurs finaux.
Eden AI est une plateforme d'IA complète permettant aux développeurs de créer, de tester et de déployer efficacement l'IA grâce à un accès unifié aux meilleurs modèles d'IA combiné à un puissant générateur de flux de travail. Eden AI permet d'affiner les modèles d'IA de plusieurs fournisseurs, permettant aux utilisateurs de personnaliser leurs modèles pour des tâches spécifiques.
Caractéristiques principales :
Idéal pour: Eden AI est idéal pour déployer des modèles d'IA personnalisés provenant de plusieurs fournisseurs afin de répondre aux besoins spécifiques à un domaine et d'optimiser les performances.
Hugging Face propose une puissante plateforme open source permettant de peaufiner les modèles pré-entraînés, ce qui en fait une référence pour les praticiens de l'apprentissage automatique.
Caractéristiques principales :
Idéal pour : Chercheurs et développeurs à la recherche d'une solution open source flexible avec une prise en charge étendue des modèles.
Weights & Biases est une plateforme de suivi des expériences et de gestion de modèles conçue pour rationaliser les projets d'apprentissage automatique.
Caractéristiques principales :
Idéal pour : Les équipes et les organisations qui ont besoin d'outils robustes de gestion des expériences et de collaboration.
Comète .ml est une plateforme MLOps qui aide les équipes à suivre les expériences, à gérer les modèles et à visualiser les performances.
Caractéristiques principales :
Idéal pour : Les organisations qui ont besoin d'une gestion détaillée des modèles et d'un suivi des performances.
Entrypoint.AI est une plateforme d'optimisation de l'IA pour les modèles de langage propriétaires et open source, qui propose une approche sans code pour les affiner.
Principales caractéristiques:
Idéal pour: Les utilisateurs recherchent une plateforme moderne sans code pour affiner facilement les modèles d'IA.
Les fournisseurs de Foundation LLM proposent également des fonctionnalités de réglage intégrées directement via leurs API et leurs plateformes, telles que :
IA ouverte fournit une API simple pour affiner les modèles GPT-3.5 et GPT-4, permettant ainsi un entraînement personnalisé sur des ensembles de données spécifiques.
Principales caractéristiques:
Idéal pour: Les développeurs recherchent un processus de réglage simplifié avec un minimum de configuration et d'infrastructure.
Anthropic Claude se concentre sur l'adaptation de modèles personnalisés grâce à l'intégration d'API, en mettant l'accent sur un comportement éthique et sûr.
Principales caractéristiques:
Idéal pour: Idéal pour les organisations axées sur le déploiement éthique de l'IA avec des besoins spécifiques à un domaine.
L'IA Vertex de Google Cloud fournit une plateforme d'apprentissage automatique de bout en bout pour affiner des modèles tels que PalM et d'autres modèles linguistiques de Google.
Principales caractéristiques:
Idéal pour: Idéal pour la personnalisation de modèles au niveau de l'entreprise au sein de l'écosystème Google Cloud.
Azure OpenAI de Microsoft Le service offre des fonctionnalités de réglage de niveau entreprise avec une sécurité et une gouvernance des modèles améliorées.
Principales caractéristiques:
Idéal pour: Les entreprises qui ont besoin de solutions d'IA sécurisées et de niveau professionnel dotées d'une gouvernance robuste.
Cohère offre une plate-forme puissante pour l'ajustement des modèles linguistiques, permettant une intégration facile en mettant l'accent sur la génération de texte et les intégrations.
Principales caractéristiques:
Idéal pour: Idéal pour les utilisateurs à la recherche d'une API facile à utiliser pour affiner les modèles en mettant l'accent sur les tâches liées au texte.
AWS Bedrock propose une gamme d'options de réglage avec des modèles tels que LLama, Cohere et AWS Titan, avec une intégration fluide aux services AWS.
Principales caractéristiques:
Idéal pour: Idéal pour les utilisateurs qui font déjà partie de l'écosystème AWS et qui ont besoin de fonctionnalités de réglage continues avec une intégration approfondie.
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