Des articles pour ceux qui
livrent le stack
Textes originaux sur React, Node.js, TypeScript et AI — issus de la même pratique que notre logiciel opérateur. Corps des articles en anglais.
Tag : fine-tuning
Notes pratiques : Que découvre réellement un agent de différenciation de modèles à partir de
Guide pratique détaillé : Que découvre réellement un agent de différenciation de modèle à partir des contrats, des vérifications et des emplacements de code intégrable destinés aux équipes utilisant ce modèle.
2693 motsLireNotes pratiques : Distillation de petits modèles — Partie 2 : KD à étiquettes souples hors politique
Guide opérationnel des notes pratiques : Distillation à petit modèle — Partie 2 : KD aux étiquettes souples hors politique — contrats, vérifications et emplacements de code prêts à l’emploi pour les équipes qui implémentent ce modèle.
3831 motsLireSmall Model, Big Leverage : Ce que nous avons appris sur le fine-tuning de NVIDIA Nemotron 3.5
Guide pratique de Small Model, Big Leverage : Ce que nous avons appris sur le fine-tuning de NVIDIA Nemotron 3.5 : contrats, vérifications et emplacements pour du code intégrable destinés aux équipes utilisant ce modèle.
3861 motsLireNotes pratiques : Formation et adaptation pour les agents d’IA d’entreprise
Guide pas à pas des notes pratiques : Formation et adaptation pour les agents d’IA d’entreprise : contrats, vérifications et emplacements de code prêts à l’emploi pour les équipes qui mettent en œuvre ce modèle.
9574 motsLireDiagnostic des problèmes de sortie des LLM : quand utiliser des prompts, la récupération ou le fine-tuning
Une approche axée sur les symptômes pour déterminer si une fonctionnalité d’IA faible a besoin d’un meilleur prompt, d’une couche de récupération ou d’un affinage, et pourquoi entraîner un modèle sur des faits a des effets contraires.
1607 motsLireExécuter un affinage LoRA localement : vérifier, fusionner et éviter les échecs silencieux
Prouvez qu’un adaptateur LoRA a réellement amélioré un petit modèle, fusionnez-le et servez-le derrière une API locale compatible OpenAI, puis détectez les échecs qui génèrent des résultats erronés mais présentés comme fiables.
2595 motsLireFormer votre propre juge LLL : de PandaLM et JudgeLM à Prometheus
Comment sont construits les modèles d’évaluation finement ajustés, des données et des grilles d’évaluation au contrôle des biais et à la méta-évaluation, ainsi qu’une méthode pratique pour former un juge LLM spécialisé dans un domaine.
8925 motsLireAjustement fin ou appel à l’API ? Évaluation des coûts d’un processus d’extraction de documents
Un modèle de coûts détaillé pour un processus de documents d’audit montre pourquoi l’affectation des modèles est préférable à l’ajustement fin sur les prix, et dans quels cas la précision du schéma ou la résidence des données en UE justifient l’utilisation d’un modèle.
3046 motsLire
À propos de ces articles
Devis en 24 h
Besoin du même stack en couche opérateur ? Envoyez le brief — devis sous 24 h.