Spécialiser un modèle : datasets, LoRA, évaluations
Des datasets, configurations LoRA et évaluations pour adapter un modèle à votre domaine.
Configuration QLoRA pour anonymiser avec Mistral 7B
Configuration QLoRA de départ pour spécialiser Mistral 7B Instruct dans…
Évaluation IA de l'anonymisation des données personnelles
Vérifie qu'un modèle ou un contexte d'anonymisation ne laisse passer aucune…
28 échanges d'appels d'outils fr/en pour un agent sur les noms de lieux du…
40 échanges pour un assistant sur les municipalités du Québec : région, MRC,…
20 exemples pour anonymiser des textes de Suisse romande (nLPD) : numéro AVS,…
Que veut dire adapter un modèle ?
Adapter un modèle, c'est le réentraîner sur vos propres exemples pour qu'il maîtrise votre domaine, votre vocabulaire ou vos formats : c'est le fine-tuning. Il faut un dataset, des réglages d'entraînement (souvent LoRA) et des évaluations pour vérifier qu'il a bien appris.