Définition complète
L'entraînement (training en anglais) est la phase ou un modèle de machine learning ajuste ses paramètres internes en analysant des données d'exemple. Le modèle apprend a minimiser les erreurs entre ses predictions et les résultats attendus. Pour les LLM, l'entraînement initial (pre-training) consomme des milliards de textes. Le fine-tuning affine ensuite sur des données spécifiques. L'entraînement est la phase la plus couteuse en ressources et en données.
Questions fréquentes
Combien de temps faut-il pour entraîner un modèle IA ?
La duree varie enormêment : quelques minutes pour un classifieur simple sur un laptop, des heures pour un modèle de taille moyenne sur GPU, des semaines a mois pour les grands LLM sur des clusters de milliers de GPU. les plus grands LLM nécessitent des mois d'entraînement. En entreprise, le fine-tuning d'un LLM existant prend typiquement quelques heures a quelques jours.
Quelle est la différence entre pre-training et fine-tuning ?
Le pre-training est l'entraînement initial sur de vastes données générales (tout Internet pour les LLM), creant un modèle de base. Le fine-tuning adapte ce modèle pre-entraîné a une tache ou domaine spécifique avec des données ciblees (ex: conversations assurance). Le pre-training est couteux et rare, le fine-tuning est accessible aux entreprises pour personnaliser les modèles existants.
Comment savoir si un modèle est bien entraîné ?
Un modèle bien entraîné montre de bonnes performances sur des données qu'il n'a jamais vues (jeu de test). Les metriques varient selon la tache : accuracy pour la classification, BLEU/ROUGE pour la generation, et F1-score pour l'extraction. Il faut aussi vérifier l'absence d'overfitting (le modèle memorise au lieu d'apprendre) et tester sur des cas reels.