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 où un modèle pré-entraîné générique à grande échelle (par exemple, BERT, ResNet) est ensuite entraîné sur des données étiquetées spécifiques au domaine avec des taux d'apprentissage réduits. L'affinage accélère le développement, nécessite moins de données spécifiques à la tâche et exploite des représentations de caractéristiques larges. La gouvernance doit suivre la provenance du modèle de base, la conformité des licences, et documenter les choix de données d'affinage et d'hyperparamètres pour garantir la reproductibilité.
Une entreprise de technologie juridique ajuste un modèle BERT sur 50 000 clauses contractuelles légales étiquetées. Avec seulement 1/10 des données par rapport à un entraînement à partir de zéro, elle atteint une précision de 90 % sur la classification des clauses, permettant une révision automatisée des contrats qui répond aux normes internes d'assurance qualité.
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