Fine-Tuning (LLM)
iaDéfinition
Le Fine-Tuning est le processus d'adaptation d'un grand modèle de langage (LLM) préalablement entraîné sur un corpus généraliste massif, à une tâche, un domaine ou un style spécifique, en poursuivant l'entraînement sur un dataset ciblé et généralement beaucoup plus restreint. Le SFT (Supervised Fine-Tuning) ajuste le modèle sur des paires question-réponse annotées par des humains pour améliorer sa capacité à suivre des instructions. Le RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) affine ensuite le comportement du modèle selon les préférences humaines via un modèle de récompense. Pour réduire le coût computationnel de ces ajustements sur des modèles comptant des dizaines de milliards de paramètres, des techniques de fine-tuning efficace en paramètres se sont imposées : LoRA (Low-Rank Adaptation) insère de petites matrices de rang réduit entraînables sans modifier les poids originaux, et QLoRA combine cette approche à une quantization du modèle de base en 4 bits, permettant un fine-tuning sur du matériel grand public. En entreprise, le fine-tuning sert à spécialiser un modèle sur un jargon métier, une base documentaire interne ou un ton de marque, en alternative ou complément au RAG. Un risque de sécurité spécifique existe : un fine-tuning mal contrôlé sur des données sensibles peut faire fuiter ces informations lors d'inférences ultérieures, un vecteur d'exfiltration de données propriétaires à surveiller.
Processus d'adaptation d'un LLM pré-entraîné à une tâche spécifique par entraînement sur un dataset ciblé, via des techniques comme SFT, RLHF, LoRA ou QLoRA.
Ce terme est utilisé dans le domaine de la cybersécurité (ia). Des articles détaillés sont disponibles sur ce site.
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