🤔FAQ + L'ajustement est-il fait pour moi ?

Si vous hésitez à savoir si l'ajustement est adapté pour vous, regardez ici ! Découvrez les idées reçues sur l'ajustement, comment il se compare à la RAG et plus encore :

Comprendre l’affinage (Fine-Tuning)

L’affinage d’un LLM personnalise son comportement, approfondit son expertise de domaine et optimise ses performances pour des tâches spécifiques. En affinant un modèle pré-entraîné (par ex. Llama-3.1-8B) avec des données spécialisées, vous pouvez :

• Mettre à jour les connaissances – Introduire de nouvelles informations spécifiques au domaine que le modèle de base n’incluait pas à l’origine.

• Personnaliser le comportement – Ajuster le ton, la personnalité ou le style de réponse du modèle pour répondre à des besoins spécifiques ou à la voix d’une marque.

• Optimiser pour des tâches – Améliorer la précision et la pertinence sur des tâches ou requêtes particulières requises par votre cas d’usage.

Pensez à l’affinage comme à la création d’un expert spécialisé à partir d’un modèle généraliste. Certains débattent de l’utilisation de la génération augmentée par récupération (RAG) au lieu de l’affinage, mais l’affinage peut intégrer des connaissances et des comportements directement dans le modèle de manières que la RAG ne peut pas. En pratique, combiner les deux approches donne les meilleurs résultats - conduisant à une plus grande précision, une meilleure utilisabilité et moins d’hallucinations.

Applications réelles de l’affinage

L’affinage peut être appliqué dans divers domaines et répondre à différents besoins. Voici quelques exemples pratiques de la différence qu’il peut faire :

• Analyse de sentiment pour la finance – Entraîner un LLM à déterminer si un titre d’actualité affecte une entreprise positivement ou négativement, en adaptant sa compréhension au contexte financier.

• Chatbots de support client – Affiner sur les interactions clients passées pour fournir des réponses plus précises et personnalisées dans le style et la terminologie de l’entreprise.

• Assistance pour documents juridiques – Affiner sur des textes juridiques (contrats, jurisprudence, réglementations) pour des tâches comme l’analyse de contrats, la recherche de jurisprudence ou le support conformité, en veillant à ce que le modèle utilise un langage juridique précis.

Les avantages de l’affinage

L’affinage offre plusieurs avantages notables au-delà de ce qu’un modèle de base ou un système purement basé sur la récupération peut fournir :

Affinage vs RAG : Quelle est la différence ?

L’affinage peut faire à peu près tout ce que la RAG peut faire - mais pas l’inverse. Pendant l’entraînement, l’affinage intègre les connaissances externes directement dans le modèle. Cela permet au modèle de traiter des requêtes de niche, de résumer des documents et de maintenir le contexte sans dépendre d’un système de récupération externe. Cela ne veut pas dire que la RAG manque d’avantages, car elle excelle pour accéder à des informations à jour depuis des bases externes. Il est en fait possible de récupérer des données fraîches avec l’affinage également, cependant il est préférable de combiner la RAG avec l’affinage pour plus d’efficacité.

Maîtrise spécifique à la tâche

L’affinage intègre profondément les connaissances de domaine dans le modèle. Cela le rend très efficace pour gérer des requêtes structurées, répétitives ou nuancées, des scénarios où les systèmes uniquement basés sur la RAG ont souvent du mal. En d’autres termes, un modèle affiné devient un spécialiste des tâches ou du contenu sur lesquels il a été entraîné.

Indépendance de la récupération

Un modèle affiné n’a pas de dépendance aux sources de données externes au moment de l’inférence. Il reste fiable même si un système de récupération connecté échoue ou est incomplet, car toutes les informations nécessaires sont déjà contenues dans les propres paramètres du modèle. Cette autosuffisance signifie moins de points de défaillance en production.

Réponses plus rapides

Les modèles affinés n’ont pas besoin d’appeler une base de connaissances externe pendant la génération. Sauter l’étape de récupération leur permet de produire des réponses beaucoup plus rapidement. Cette rapidité rend les modèles affinés idéaux pour des applications sensibles au temps où chaque seconde compte.

Comportement et ton personnalisés

L’affinage permet un contrôle précis sur la façon dont le modèle communique. Cela assure que les réponses du modèle restent cohérentes avec la voix d’une marque, respectent les exigences réglementaires ou correspondent à des préférences de ton spécifiques. Vous obtenez un modèle qui non seulement sait quoi dire, mais comment le dire dans le style souhaité.

Performance fiable

Même dans une configuration hybride qui utilise à la fois l’affinage et la RAG, le modèle affiné fournit une solution de repli fiable. Si le composant de récupération n’arrive pas à trouver la bonne information ou retourne des données incorrectes, les connaissances intégrées du modèle peuvent toujours générer une réponse utile. Cela garantit des performances plus cohérentes et robustes pour votre système.

Idées reçues courantes

Malgré les avantages de l’affinage, quelques mythes persistent. Abordons deux des idées reçues les plus courantes concernant l’affinage :

L’affinage ajoute-t-il de nouvelles connaissances à un modèle ?

Oui - il le peut absolument. Un mythe courant suggère que l’affinage n’introduit pas de nouvelles connaissances, mais en réalité il le fait. Si votre jeu de données d’affinage contient des informations nouvelles et spécifiques au domaine, le modèle apprendra ce contenu pendant l’entraînement et l’incorporera dans ses réponses. En effet, l’affinage peut et fait apprendre au modèle de nouveaux faits et schémas depuis zéro.

La RAG est-elle toujours meilleure que l’affinage ?

Pas nécessairement. Beaucoup supposent que la RAG surpassera systématiquement un modèle affiné, mais ce n’est pas le cas lorsque l’affinage est bien réalisé. En fait, un modèle bien affiné égalise souvent voire dépasse les systèmes basés sur la RAG sur des tâches spécialisées. Les affirmations selon lesquelles « la RAG est toujours meilleure » proviennent généralement de tentatives d’affinage mal configurées - par exemple, l’utilisation de paramètres LoRA incorrects ou d’un entraînement insuffisant.

Unsloth se charge de ces complexités en sélectionnant automatiquement les meilleures configurations de paramètres pour vous. Tout ce dont vous avez besoin est un jeu de données de bonne qualité, et vous obtiendrez un modèle affiné qui donne le meilleur de ses capacités.

L’affinage est-il cher ?

Pas du tout ! Alors que l’affinage complet ou le pré-entraînement peut être coûteux, ceux-ci ne sont pas nécessaires (le pré-entraînement n’est particulièrement pas nécessaire). Dans la plupart des cas, l’affinage LoRA ou QLoRA peut être effectué à coût minimal. En fait, avec les notebooks gratuits d’Unsloth pour Colab ou Kaggle, vous pouvez affiner des modèles sans dépenser un centime. Mieux encore, vous pouvez même affiner localement sur votre propre appareil.

FAQ :

Pourquoi vous devriez combiner RAG et affinage

Au lieu de choisir entre la RAG et l’affinage, envisagez d’utiliser les deux ensemble pour de meilleurs résultats. Combiner un système de récupération avec un modèle affiné fait ressortir les points forts de chaque approche. Voici pourquoi :

• Expertise spécifique à la tâche – L’affinage excelle dans les tâches ou formats spécialisés (faisant du modèle un expert dans un domaine précis), tandis que la RAG maintient le modèle à jour avec les dernières connaissances externes.

• Meilleure adaptabilité – Un modèle affiné peut toujours fournir des réponses utiles même si le composant de récupération échoue ou renvoie des informations incomplètes. Pendant ce temps, la RAG assure que le système reste actuel sans exiger que vous réentraîniez le modèle pour chaque nouvelle donnée.

• Efficacité – L’affinage fournit une solide base de connaissances intégrée au modèle, et la RAG gère les détails dynamiques ou rapidement changeants sans nécessiter un réentraînement exhaustif depuis zéro. Cet équilibre offre un flux de travail efficace et réduit les coûts de calcul globaux.

LoRA vs QLoRA : Lequel utiliser ?

Lorsqu’il s’agit de mettre en œuvre l’affinage, deux techniques populaires peuvent réduire considérablement les besoins en calcul et en mémoire : LoRA et QLoRA. Voici une brève comparaison de chacune :

• LoRA (Low-Rank Adaptation) – Affine uniquement un petit ensemble de matrices de poids supplémentaires “adaptateur” (en précision 16 bits), tout en laissant la plupart du modèle original inchangé. Cela réduit considérablement le nombre de paramètres devant être mis à jour pendant l’entraînement.

• QLoRA (Quantized LoRA) – Combine LoRA avec une quantification 4 bits des poids du modèle, permettant un affinage efficace de très grands modèles sur du matériel minimal. En utilisant la précision 4 bits là où c’est possible, elle réduit fortement l’utilisation de la mémoire et la charge de calcul.

Nous recommandons de commencer par QLoRA, car c’est l’une des méthodes les plus efficaces et accessibles disponibles. Grâce aux quants dynamiques 4 bits d’Unsloth, la perte d’exactitude comparée à un affinage LoRA standard en 16 bits est désormais négligeable.

L'expérimentation est essentielle

Il n’y a pas d’approche « meilleure » unique pour l’affinage - seulement des bonnes pratiques selon les scénarios. Il est important d’expérimenter différentes méthodes et configurations pour trouver ce qui fonctionne le mieux pour votre jeu de données et votre cas d’usage. Un excellent point de départ est QLoRA (4 bits), qui offre une manière très rentable et peu gourmande en ressources d’affiner des modèles sans exigences computationnelles lourdes.

🧠Hyperparameters Guide