Définition complète
L'entraînement (training) est la phase où un modèle de machine learning ajuste ses paramètres internes en analysant des données d'exemple. Le modèle apprend à minimiser les erreurs entre ses prédictions et les résultats attendus. Pour les LLM, l'entraînement initial (pre-training) utilise des milliards de textes. Le fine-tuning affine ensuite sur des données spécifiques. L'entraînement est la phase la plus coûteuse en ressources et en données.
Questions fréquentes
Combien de temps faut-il pour entraîner un modèle IA ?
La durée varie énormément : quelques minutes pour un classifieur simple, des heures pour un modèle de taille moyenne sur GPU, des semaines à 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 à quelques jours.
Quelle est la différence entre pre-training et fine-tuning ?
Le pre-training est l'entraînement initial sur de vastes données générales, créant un modèle de base. Le fine-tuning adapte ce modèle pré-entraîné à une tâche ou domaine spécifique avec des données ciblées. Le pre-training est coûteux et rare, le fine-tuning est accessible aux entreprises. Analogie : le pre-training donne une éducation générale, le fine-tuning enseigne un métier.
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 métriques varient selon la tâche : accuracy pour la classification, BLEU/ROUGE pour la génération. Il faut vérifier l'absence d'overfitting (le modèle mémorise au lieu d'apprendre) et tester sur des cas réels. Le suivi des courbes de loss pendant l'entraînement révèle la convergence.