Comment entraîner votre propre IA et qu'est-ce que le peaufinage ?
Comment entraîner votre propre IA et qu'est-ce que le peaufinage ?
Dans notre dernière leçon, nous avons appris que les modèles d'IA géants sont « pré-entraînés » à partir d'une énorme bibliothèque de connaissances générales provenant d'Internet. Mais que se passe-t-il si vous recherchez une IA experte dans un domaine spécifique, comme les produits de votre entreprise, ou qui parle dans un style particulier, comme un pirate ? Vous n'avez pas besoin de repartir de zéro. Au lieu de cela, vous pouvez prendre l'un de ces énormes modèles pré-entraînés et le spécialiser. Ce processus s'appelle le réglage fin.
Imaginez un modèle d'IA préformé comme un brillant diplômé universitaire qui connaît un peu tout. Le peaufinage, c'est comme envoyer ce diplômé en droit ou en médecine. Vous ne leur réapprenez pas à lire ou à écrire ; vous leur offrez des livres spécialisés et une formation pour en faire des experts dans un domaine spécifique. Vous fournissez un ensemble d'exemples plus petit et de haute qualité, et le modèle ajuste son « câblage » interne pour maîtriser ce nouveau domaine ou cette nouvelle personnalité.
Pour la plupart d'entre nous, « former notre propre IA » ne signifie pas créer un modèle massif à partir de zéro, ce qui coûte des millions de dollars. Cela signifie prendre un modèle existant et l'adapter à nos besoins spécifiques. Aujourd'hui, il existe deux méthodes populaires pour le faire.
Deux façons de « former » votre propre IA
Vous pouvez créer un assistant spécialisé en intelligence artificielle à l'aide de différentes méthodes, chacune ayant ses propres avantages.
1. Création d'un chatbot personnalisé (comme un GPT ou un Gem)
Il s'agit de la méthode la plus simple et la plus accessible. Des plateformes comme ChatGPT et Gemini vous permettent de créer une version personnalisée de leur IA en lui parlant simplement.
- Fonctionnement : vous lui donnez des instructions dans un anglais simple et vous téléchargez un ensemble de documents (tels que des PDF ou des fichiers texte) à utiliser comme base de connaissances. Le modèle sous-jacent ne change pas, mais votre bot personnalisé se référera toujours à vos instructions et à vos documents en premier lorsqu'il répondra.
- Idéal pour : créer des assistants personnels, des robots de service client pour votre site Web ou des assistants pour des tâches spécifiques sur la base d'un ensemble défini d'informations.
- Analogie : c'est comme donner à un assistant intelligent un ensemble spécifique de cartables et une description de poste.
2. Véritable réglage fin
Il s'agit d'un processus plus technique dans le cadre duquel vous modifiez les paramètres internes du modèle de base pour adopter un nouveau style ou une nouvelle compétence.
- Comment cela fonctionne : vous créez un ensemble de données contenant des centaines ou des milliers d'exemples d' « invite et de réponse » qui montrent à l'IA exactement comment vous souhaitez qu'elle se comporte. Vous utilisez ensuite une plate-forme pour exécuter un processus d'entraînement qui ajuste les poids du modèle en fonction de vos exemples.
- Idéal pour : Forcer le modèle à adopter une personnalité, un ton ou un format de réponse très spécifiques qui ne peuvent être obtenus avec de simples instructions.
- Analogie : C'est comme soumettre cet assistant intelligent à une académie de formation intensive pour changer sa façon de penser et de parler.
Un aperçu du processus de mise au point
Bien que la création d'un GPT personnalisé soit le moyen le plus simple de spécialiser une IA, le « vrai » réglage fin est un processus plus puissant qui modifie réellement le comportement du modèle. Bien que technique, l'idée de base peut être comprise en quelques étapes clés, un peu comme la formation d'un nouvel employé pour un poste spécialisé.
- Préparez votre atelier : La première étape consiste à mettre en place un environnement numérique approprié. Cela implique l'installation de logiciels et d'outils spécialisés sur un ordinateur puissant, ce qui permet essentiellement de préparer votre atelier à la tâche complexe qui l'attend.
- Choisissez votre apprenti : vous ne partez pas de zéro. Vous sélectionnez un modèle open source puissant et pré-entraîné (comme Meta's Llama ou d'autres) pour vous servir de base. C'est comme choisir un apprenti brillant et très instruit que vous êtes sur le point de transformer en spécialiste.
- Créer les « manuels » (le jeu de données) : c'est l'étape la plus cruciale. Vous créez un ensemble de données de haute qualité contenant des centaines ou des milliers d'exemples qui montrent exactement comment l'IA doit se comporter. Chaque exemple est généralement une paire « prompte-réponse idéale ». Par exemple, si vous entraînez une IA médicale, vous fournirez des questions médicales associées à des réponses parfaites de niveau expert. Cet ensemble de données devient le manuel à partir duquel votre IA apprendra sa spécialité.
- Démarrez la formation : vous lancez ensuite le processus de formation à l'aide d'outils spécialisés. L'ordinateur alimente à plusieurs reprises votre jeu de données dans le modèle de base. À chaque exemple, le modèle ajuste légèrement ses paramètres internes afin de mieux fournir des réponses correspondant au style et au contenu de vos « manuels ». Il s'agit de la partie « réglage » du réglage fin.
- Testez votre nouvel expert : une fois la formation terminée, vous testez le modèle récemment affiné. Vous constaterez souvent une amélioration spectaculaire de sa capacité à gérer les tâches spécifiques pour lesquelles vous l'avez entraîné, car il a désormais intégré les connaissances et le style de votre ensemble de données personnalisé.
Visualisation d'un ensemble de données peaufiné
Pour bien comprendre le réglage fin, il est utile de voir à quoi ressemblent les « manuels » que nous donnons à l'IA. Un ensemble de données est essentiellement une longue liste d'exemples, chaque exemple contenant le message que nous voulons que l'IA comprenne et la réponse parfaite et « de référence » dont nous voulons qu'elle tire des leçons. En examinant des milliers de ces paires, l'IA apprend le ton, la structure et les connaissances d'expert souhaités.
Voici quelques exemples de ce à quoi peuvent ressembler ces paires pour une IA médicale :
Exemple 1 : requête sur les symptômes d'un patient
« J'ai tout le temps soif, j'ai besoin d'uriner fréquemment et je perds du poids sans essayer. Qu'est-ce que cela pourrait être ? »
Les symptômes que vous décrivez (soif excessive (polydipsie), mictions fréquentes (polyurie) et perte de poids inexpliquée sont des signes classiques d'hyperglycémie (taux de sucre élevé dans le sang) et sont fortement associés au diabète de type 2.
Il est essentiel de consulter un professionnel de santé pour établir un diagnostic correct, ce qui implique généralement des tests sanguins tels qu'un test de glycémie à jeun ou un test d'A1c. Merci de ne pas vous auto-diagnostiquer. Prenez rendez-vous avec votre médecin pour discuter de ces symptômes dès que possible.
Exemple 2 : Question sur l'interaction médicamenteuse
« Est-ce que je peux manger du pamplemousse si je prends une statine pour mon cholestérol ? »
Non, il n'est généralement pas recommandé de consommer du pamplemousse ou du jus de pamplemousse pendant que vous prenez des statines.
Le pamplemousse contient des composés qui peuvent interférer avec l'enzyme intestinale responsable de la dégradation de la statine. Cette interférence peut entraîner une augmentation du taux du médicament dans le sang, augmentant ainsi le risque d'effets secondaires tels que des lésions hépatiques et des douleurs musculaires (rhabdomyolyse).
Consultez toujours votre médecin ou votre pharmacien au sujet de toute interaction alimentaire ou médicamenteuse potentielle spécifique à votre médicament.
Exemple 3 : Interprétation des résultats de laboratoire
« Les résultats de mon laboratoire indiquent que mon taux de cholestérol LDL est de 170 mg/dL. Qu'est-ce que cela signifie ? »
Un taux de cholestérol LDL de 170 mg/dL est considéré comme élevé.
Le LDL est l'abréviation de lipoprotéines de basse densité, souvent appelées « mauvais » cholestérol, car des taux élevés peuvent entraîner l'accumulation de plaque dans les artères, augmentant ainsi le risque de maladie cardiaque et d'accident vasculaire cérébral. Bien que les niveaux optimaux puissent varier en fonction des facteurs de risque individuels, un niveau inférieur à 100 mg/dL est généralement considéré comme idéal pour la plupart des adultes.
Vous devriez discuter de ce résultat avec votre médecin, qui pourra évaluer votre risque cardiovasculaire global et vous recommander le meilleur plan d'action, qui peut inclure des changements de style de vie tels que le régime alimentaire et l'exercice, ou éventuellement des médicaments.
Concept clé : le réglage fin est une forme de biais
Le peaufinage, c'est comme apprendre à une IA à devenir rappeur ou musicien classique. Il s'agit d'ajuster la compréhension générale de l'IA pour exceller dans un style ou un genre spécifique. Cependant, cette spécialisation peut également introduire des biais basés sur les données spécifiques dont elle tire des leçons.
Contrôle rapide
Quelle est la principale différence entre la création d'un GPT personnalisé et un véritable « ajustement » ?
Récapitulatif : Entraînez votre propre IA
Ce que nous avons abordé :
- « Former votre propre IA » signifie généralement peaufiner un grand modèle préentraîné pour une tâche ou une personnalité spécialisée.
- C'est comme envoyer un diplômé universitaire dans une école spécialisée plutôt que de lui enseigner dès la maternelle.
- La méthode la plus simple consiste à créer un GPT personnalisé (ou un bot similaire) en fournissant des instructions et en téléchargeant des fichiers de connaissances.
- Une méthode plus technique consiste à créer un grand ensemble de données d'exemples pour réellement modifier le comportement du modèle de base.
Pourquoi c'est important :
- C'est là que l'IA devient vraiment personnelle et puissante pour répondre à des besoins spécifiques. Il passe d'un outil à usage général à un expert sur mesure, conçu spécialement pour vous ou votre entreprise.
Prochaine étape :
- Nous examinerons les données dont ces IA tirent des leçons et les raisons pour lesquelles la source de ces données est si importante.