Les éléments fondamentaux de l'IA fine-tunée

Les éléments fondamentaux de l'IA fine-tunée
Fine-Tuning

Vous vous demandez comment rendre l'IA plus adaptée à votre entreprise? Découvrez le fine-tuning. 🌟👇

🔍 Qu’est-ce que le fine-tuning?

De nombreux modèles d'IA sont trop génériques et ne répondent souvent pas aux besoins des entreprises. Le fine-tuning personnalise un modèle d'IA à usage général (comme ChatGPT ou Gemini) en l'entraînant sur un dataset ciblé, améliorant ainsi sa précision et sa pertinence. L'objectif est d’entraîner le modèle pour une utilisation en production, en réduisant les hallucinations. Cela est particulièrement bénéfique dans des domaines spécialisés comme la médecine, où cela garantit que l'IA comprend les termes médicaux, les procédures et les normes de soins aux patients pour des résultats précis.

🏗️ Les Fondements de l'IA Générative pour le Fine-Tuning

Pour comprendre comment fine-tuner un modèle, explorons les "Fondements de l'IA Générative," qui constituent la base du développement de systèmes d'IA spécialisés.

🌩️ 1. Semi-conducteurs, hébergement cloud, inférence

l'infrastructure fondamentale avec des fournisseurs comme AWS, Google Cloud et NVIDIA offrant puissance et évolutivité pour les opérations d'IA.

🧠 2. Modèles fondamentaux / LLMs


Tels que ChatGPT d’OpenAI, Gemini de Google, Claude d’Anthropic, Llama 3 de Meta, Mixtral de Mistral AI. Ces modèles fournissent les réseaux neuronaux pré-entraînés.

🛠️ 3. Frameworks

Des frameworks comme #PyTorch, #TensorFlow, simplifient le développement et le déploiement des modèles d'IA.

🗂️ 4. Orchestration / Bases de données vectorielles

Avec des plateformes comme Pinecone, Zilliz et Chroma gérant la gestion et le stockage des vastes quantités de données

⚙️ 5. Fine-Tuning

Crucial pour adapter les modèles pré-entraînés à des tâches spécifiques. Des entreprises comme OctoAI, Weights & Biases optimisent les modèles.

🏷️ 6. Étiquetage

Un étiquetage précis des données est essentiel. Scale et Labelbox fournissent des outils et services pour garantir des entrées de haute qualité pour l'apprentissage automatique.

🧬 7. Données Synthétiques

Des entreprises comme Gretel et Tonic répondent au besoin de données diversifiées, aidant face aux problèmes de rareté et de confidentialité en créant des données artificielles.

👁️ 8. Supervision des Modèles / Observabilité de l'IA

Arize et Fiddler offrent des solutions pour surveiller les modèles d'IA, détecter les anomalies et maintenir les performances.

🛡️ 9. Sécurité des modèles

Des organisations comme Arthur et Helicone garantissant des systèmes d'IA sécurisés, éthiques et alignés sur les valeurs humaines.

Chez Kayros, au lieu du fine-tuning, nous nous concentrons sur l'utilisation de la technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation), que nous avons expliquée dans notre article précédent. Cette technologie est mieux adaptée aux PME, car elle permet à l’IA de fournir des données à jour et en temps réel pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises.

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