Entraînement
d’un modèle
L’entraînement est la phase où un modèle apprend à partir de données, en ajustant progressivement ses paramètres.
Ce que cela veut dire
Pour les grands modèles, il mobilise énormément de calcul et de données, ce que peu d’entreprises réalisent elles-mêmes. Ce terme soulève aussi une question courante : vos données servent-elles à entraîner le service que vous utilisez ?
La réponse dépend de l’offre et du contrat, et doit être vérifiée.
Un exemple concret
Avant d’y déposer des documents internes, une entreprise contrôle si son offre exclut ses données de l’entraînement.
Termes liés
Inférence
L’inférence est le moment où un modèle déjà entraîné est utilisé pour produire une réponse.
Fine-tuning
Le fine-tuning adapte un modèle existant à un besoin précis en le réentraînant partiellement avec des exemples.
Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique permet à un système d’identifier des régularités dans des données pour faire des prédictions ou des classements.
Vous cherchez par où commencer avec l’IA ? J’observe une tâche réelle et nous définissons un premier périmètre à contrôler.
