Fine-tuning (ajustement fin)
Définition : Le fine-tuning consiste à ré-entraîner un modèle pré-existant sur des données spécifiques, pour l'adapter à un domaine ou un style.
C'est plus léger qu'un entraînement de zéro. Pour beaucoup d'usages, un bon prompt ou du RAG suffit et évite le coût d'un fine-tuning.
Questions fréquentes
Quand faut-il fine-tuner un modèle ?
Quand vous avez besoin d'un style, d'un format ou d'un comportement constant que le prompt seul ne garantit pas, et que vous disposez d'assez d'exemples de qualité. Pour ajouter des connaissances factuelles, préférez le RAG.
Peut-on fine-tuner Claude ?
Anthropic propose des options d'adaptation selon les modèles via son offre API/entreprise. Pour la plupart des usages, un bon prompt système et du RAG suffisent et coûtent moins cher.