Ajustement Fin
Adapter un modèle d'IA pré-entraîné à une tâche spécifique ou à un ensemble de données en poursuivant la formation sur de nouvelles données, ce qui améliore souvent les performances spécifiques à la tâche.
Une technique d’apprentissage par transfert dans laquelle un modèle générique préentraîné à grande échelle (par exemple, BERT, ResNet) est entraîné davantage sur des données étiquetées spécifiques à un domaine, avec des taux d’apprentissage réduits. Le réglage fin accélère le développement, nécessite moins de données spécifiques à la tâche et exploite de larges représentations de caractéristiques. La gouvernance doit assurer le suivi de la provenance du modèle de base, de la conformité des licences, et documenter les choix relatifs au jeu de données de réglage fin ainsi qu’aux hyperparamètres afin de garantir la reproductibilité.
Une entreprise de legal tech affine un modèle BERT sur 50u0000000 clauses de contrats juridiques annotées. Avec seulement un dixième des données nécessaires à un entraînement depuis zéro, elle atteint une précision de 90 % pour la classification des clauses, ce qui permet une revue automatisée des contrats conforme aux normes d’assurance qualité internes.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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