Mettre l’intelligence artificielle au cœur de vos solutions.
Améliorer les modèles d’IA pour répondre à votre domaine d’application spécifique grâce au fine-tuning.
Sélection et nettoyage des données
La pertinence des prédictions d’un modèle dépend essentiellement de l’alignement entre les données d’entraînement et le cadre d’utilisation et le contexte applicatif final. Bien sélectionner le corpus et s’assurer de la qualité des données en amont sont des étapes cruciales pour garantir le meilleur taux de satisfaction lors de l’utilisation du modèle.
Architecture du modèle
Il est important de choisir l’architecture du modèle, selon la nature des données, l’objectif de l’analyse qui en est faite et la nécessité d’expliquer les prédictions. La bonne compréhension des architectures neuronales (MLP, CNN, RNN, Transformers, etc.) ainsi que leur forces et faiblesses permet d’obtenir de meilleures performances. Parfois, l’utilisation de réseaux de neurones profonds contrevient aux contraintes d’explicabilté. Heureusement, d’autres méthodes existent pour y remédier.
Hyper-paramètres et fonction objectif
Un modèle générique utilisé tel quel a peu de chances d’être optimal pour la réalisation de vos tâches spécifiques. Lors du fine-tuning, la recherche des bon hyperparamètres du modèle peut s’avérer très fastidieuse et coûteuse si elle n’est pas maîtrisée.
Comme tout processus d’optimisation, l’entraînement d’une IA ou d’un modèle de machine learning repose sur une ou plusieurs fonctions et métriques objectifs. Celles-ci sont choisies sur mesure selon l’information sur laquelle le modèle doit s’appuyer ainsi que la tâche envisagée.
Évaluation
Il est capital d’accorder le plus grand soin à la validation du modèle, car cela détermine son potentiel d’exploitation. La validation d’un modèle est destinée à garantir sa fiabilité dans un cadre bien défini et à comprendre ses limites en termes d’utilisation. C’est ainsi que nous pouvons identifier les biais du modèle.
Aussi, l’évaluation du modèle peut répondre à des enjeux de réglementation et des besoins de mise en conformité vis-à-vis de la réglementation suivant le champ d’application du modèle et son niveau de criticité.
Optimisation et déploiement
Pour s’intégrer au mieux dans les environnements applicatifs, il est préférable d’optimiser le modèle. Il existe différentes stratégies de fine-tuning et d’inférence, certaines offrent un bon compromis en termes de temps de calculs et de performances des prédictions. Si les méthodes d’optimisation comme la quantization, le pruning ou la distillation suffisent, la plupart du temps, à obtenir des résultats satisfaisants, pour les environnements les plus contraints en ressources, il est nécessaire de recourir à des techniques d’optimisation du graph de calcul bien plus poussées pour profiter d’optimisations spécifiques aux architectures ciblées.
Suivi et affinage
Une fois déployé, le modèle est confronté à des données en évolution constante. Il est essentiel de détecter toute dégradation des performances du modèle (drift). De plus, l’identification des erreurs commises par le modèle permet d’anticiper le besoin en récolte de nouvelles données et de ré-entraînement du modèle. Enfin, la collecte de feedbacks des utilisateurs par exemple permet d’optimiser le modèle selon les préférences et de mettre en place un processus d’amélioration continue. Différents outils existent pour répondre à ce besoin.
Notre vision
Limiter les biais des systèmes que nous déployons en proposant la plus grande transparences vis-à-vis des données. Diminuer l’impact des modèles en s’assurant de leur intégration dans des environnements aux ressources de calculs limitées.
Pourquoi internaliser des solutions d’IA ?
En dehors de tout cas d’usage particulier, l’internalisation des modèles grâce aux possibilités de fine-tuning permet de garantir la sécurité des données ainsi qu’un contrôle total sur le modèle, évitant de fait toutes dépendances vis-à-vis d’autres acteurs.
L’apprentissage d’un modèle à partir de zéro peut s’avérer très coûteux. Le fine-tuning permet de combler l’écart, en adaptant un modèle de fondation générique à un domaine précis. Dans le cas des LLM, les méthodes de fine-tuning permettent une amélioration des performances et limitent le risque d’hallucination.
Nous contacter
Pour toutes informations nous pouvons nous contacter par e-mail contact [at] adriengresse.fr de préférence ou via les réseaux (voir plus bas).
Ensemble nous pourrons faire une analyse de votre besoin spécifique.