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Conclusion

Dans ce chapitre, nous avons exploré les composantes essentielles du finetuning des modèles de langage :

1. Les Gabarits de chat structurent les interactions du modèle, garantissant des réponses cohérentes et appropriées grâce à une mise en forme standardisée.

2. Le Finetuning Supervisé (SFT) permet d’adapter les modèles pré-entraînés à des tâches spécifiques tout en conservant leurs connaissances fondamentales.

3. LoRA offre une approche efficace du finetuning en réduisant les paramètres entraînables tout en préservant les performances du modèle.

4. L’évaluation permet de mesurer et de valider l’efficacité du finetuning à l’aide de diverses mesures et références.

Ces techniques, lorsqu’elles sont combinées, permettent la création de modèles spécialisés qui peuvent exceller dans des tâches spécifiques tout en restant efficaces en termes de calcul. Que vous construisiez un robot de service à la clientèle ou un assistant spécifique à un domaine, la compréhension de ces concepts est cruciale pour une adaptation réussie du modèle.

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