Prompt tuning

Le prompt tuning est une alternative légère au fine-tuning. Au lieu de modifier les poids d'un modèle (ce qui nécessite beaucoup de calcul et de données), on apprend une petite séquence de "tokens souples" qui sont préfixés à l'entrée du modèle pour le guider vers la bonne tâche. L'idée est qu'on peut spécialiser un modèle simplement en lui présentant des tokens d'entrée appris automatiquement, comme on apprendrait à un orchestre à jouer un morceau précis en lui donnant le bon chef plutôt qu'en remplaçant tous les musiciens. Les avantages sont importants : on peut entraîner différents prompts pour différentes tâches en gardant le même modèle de base, le coût d'entraînement est très inférieur au fine-tuning complet, et on évite le risque d'oublier d'autres compétences (catastrophic forgetting). C'est une technique particulièrement adaptée aux PME qui veulent personnaliser un LLM pour plusieurs cas d'usage avec un budget limité.

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