Le fine-tuning consiste à spécialiser un modèle IA pré-entraîné sur vos données. Au lieu de partir de zéro, vous partez d'un modèle qui “parle” déjà et lui enseignez votre domaine.
Avec des techniques comme LoRA et QLoRA, le fine-tuning est efficace même sur du matériel modeste.
Un modèle de langage spécialisé dans votre domaine : terminologie, style de communication, politiques et bonnes pratiques.
Modèle entraîné pour classer vos données : sentiment des avis, catégories de produits, priorité des tickets, intention des demandes.
Reconnaissance d'entités spécifiques à votre secteur : codes produits, réglementations, terminologie technique.
Collecte, nettoyage, étiquetage et répartition des données d'entraînement/validation/test.
Choix du modèle de base et de la stratégie : fine-tuning complet, LoRA, QLoRA ou couches d'adaptateurs.
Entraînement avec early stopping, validation sur des métriques pertinentes pour l'entreprise.
Modèle en production avec versioning, tests A/B et pipeline de réentraînement automatique.
Parlez-nous de votre cas. En 30 minutes, nous analysons votre contexte et vous disons ce qui est faisable.
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