Concepts d’ajustement des modèles
L’ajustement est un processus consistant à prendre un modèle préformé et à l’ajuster pour mieux adapter vos données. Ce processus peut vous aider à tirer le meilleur parti de vos données et à améliorer les performances de votre modèle. Dans cet article, vous allez découvrir les concepts de base du réglage précis et lors de l’optimisation d’un modèle IA est approprié.
Introduction
Le réglage précis est une technique puissante qui peut vous aider à tirer davantage profit de vos données. Pour comprendre le réglage précis, il est important de comprendre le concept d’apprentissage de transfert. L’apprentissage de transfert est une technique d’apprentissage automatique où un modèle formé sur une tâche est réaffecté à une deuxième tâche connexe. Pour ce faire, prenez un modèle préformé et ajustez-le pour mieux adapter les nouvelles données. L’ajustement est une forme d’apprentissage de transfert où le modèle préformé est ajusté pour mieux s’adapter aux nouvelles données.
Il existe plusieurs étapes impliquées dans l’ajustement d’un modèle. Tout d’abord, vous devez sélectionner un modèle préformé adapté à votre tâche. Ensuite, vous devez préparer vos échantillons de données et affiner le modèle sur ces données. Enfin, vous devez itérer sur votre modèle pour améliorer ses performances.
Quand ajuster
L’ajustement est adapté aux moments où vous disposez d’une petite quantité de données et que vous souhaitez améliorer les performances de votre modèle. En commençant par un modèle préformé, vous pouvez tirer profit des connaissances que le modèle a déjà apprises et l’ajuster pour mieux adapter vos données. Cela peut vous aider à améliorer les performances de votre modèle et à réduire la quantité de données nécessaires pour l’entraîner.
Il n’est généralement pas nécessaire d’ajuster votre modèle lorsque vous avez une grande quantité de données. Dans ce cas, vous pouvez entraîner votre modèle à partir de zéro et obtenir de bonnes performances sans ajustement. Toutefois, l’ajustement peut toujours être utile dans ce cas si vous souhaitez améliorer les performances de votre modèle plus loin. Vous pouvez également ajuster votre modèle si vous avez une tâche spécifique différente de la tâche sur laquelle le modèle préformé a été formé à l’origine.
Vous pourrez peut-être éviter l’ajustement coûteux d’un modèle à l’aide de l’ingénierie rapide ou du chaînage d’invites. Ces techniques peuvent vous aider à générer du texte de haute qualité sans avoir besoin d’ajustement.
Sélectionner un modèle préformé
Vous devez sélectionner un modèle préformé adapté à vos besoins en matière de tâches. Il existe de nombreux modèles préformés qui ont été formés sur un large éventail de tâches. Vous devez choisir un modèle qui a été formé sur une tâche similaire à celle sur laquelle vous travaillez. Cela vous aidera à tirer profit des connaissances que le modèle a déjà apprises et à l’ajuster pour mieux adapter vos données.
Les modèles HuggingFace sont un bon point de départ lors de la recherche de modèles préformés. Les modèles HuggingFace sont regroupés en catégories en fonction de la tâche sur laquelle ils ont été formés, ce qui facilite la recherche d’un modèle adapté à votre tâche.
Ces catégories incluent :
- Multimodal
- Vision par ordinateur
- Traitement en langage naturel
- Audio
- Tabulaire
- Apprentissage par renforcement
Vérifier la compatibilité du modèle avec votre environnement et les outils que vous utilisez. Par exemple, si vous utilisez Visual Studio Code, vous pouvez utiliser l’extension Azure Machine Learning pour Visual Studio Code afin d’ajuster votre modèle.
Vérifier l’état et la licence du modèle. Certains modèles préformés peuvent être disponibles sous une licence open source, tandis que d’autres peuvent nécessiter une licence commerciale ou personnelle à utiliser. Tous les modèles sur HuggingFace incluent des informations de licence. Vérifiez que vous disposez des autorisations nécessaires pour utiliser le modèle avant de l’ajuster.
Préparer votre échantillon de données
La préparation de vos échantillons de données implique le nettoyage et le prétraitement de vos données pour qu’elles puissent convenir à la formation. Vous devez également fractionner vos données en jeux de formation et de validation pour évaluer les performances de votre modèle. Le format de vos données doit correspondre au format attendu par le modèle préformé que vous utilisez. Ces informations sont disponibles avec les modèles sur HuggingFace dans la section Format d’instruction de la carte de modèle. La plupart des carte de modèle incluent un modèle pour créer une invite pour le modèle et un pseudo-code pour vous aider à commencer.
Itérer sur votre modèle
Une fois que vous avez ajusté votre modèle, vous devez évaluer ses performances sur le jeu de validation. Vous pouvez utiliser des indicateurs de performance tels que l’exactitude, la précision, le rappel et le score F1 pour évaluer les performances de votre modèle. Si les performances de votre modèle ne sont pas satisfaisantes, vous pouvez itérer sur votre modèle en ajustant les hyperparamètres, en modifiant l’architecture ou en modifiant le modèle sur plus de données. Vous pouvez également examiner la qualité et la diversité de vos données pour voir s’il existe des problèmes qui doivent être résolus. En règle générale, un plus petit ensemble de données de haute qualité est plus précieux qu’un plus grand ensemble de données de faible qualité.
Voir aussi
Pour en savoir plus sur l’optimisation des modèles IA, consultez les ressources suivantes :