Personnaliser un grand modèle de langage (LLM) ne se résume pas à un fine-tuning complet. Selon votre tâche, la quantité de données dont vous disposez et votre budget, plusieurs techniques s’offrent à vous. Choisir la bonne approche est la clé pour obtenir de bons résultats sans complexité ni coûts superflus. Du simple prompt engineering aux adaptateurs légers comme LoRA, en passant par le fine-tuning, chaque méthode a ses propres forces et faiblesses.
un spectre de personnalisation
Les techniques de personnalisation s’étalent sur un spectre allant de la plus légère et rapide à la plus lourde et puissante.
panorama des techniques
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Prompt Engineering & RAG: C’est le point de départ. On ne modifie pas le modèle. On améliore la question (prompt) et on lui fournit du contexte externe (Retrieval-Augmented Generation) pour l’aider à répondre.
- Données requises: 0 à quelques dizaines d’exemples (few-shot).
- Coût: Très faible, uniquement de l’inférence.
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Prompt Tuning (Soft Prompts): On ne touche pas aux poids du LLM. On entraîne uniquement une petite série d’embeddings (un “soft prompt”) qui est ajoutée à l’entrée. Le modèle apprend le meilleur “prompt” pour une tâche donnée.
- Données requises: Quelques centaines d’exemples.
- Coût: Faible, entraînement très rapide.
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LoRA (Low-Rank Adaptation): C’est un compromis très populaire. Au lieu de ré-entraîner tous les poids du modèle (des milliards de paramètres), on entraîne de petites matrices “delta” qui sont ajoutées aux couches d’attention du modèle.
- Données requises: Quelques centaines à quelques milliers d’exemples.
- Coût: Modéré. Bien moins cher qu’un fine-tuning complet.
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Fine-tuning complet: On ré-entraîne une partie ou la totalité des poids du modèle sur un grand jeu de données spécifiques à une tâche. C’est la méthode la plus puissante, mais aussi la plus coûteuse et la plus risquée.
- Données requises: Plusieurs milliers d’exemples de haute qualité.
- Coût: Élevé (GPU, temps).
comment choisir la bonne approche ?
Le choix dépend principalement de deux facteurs : la quantité de données d’exemples dont vous disposez et la nature de la tâche.
mise en production et opérations
Quelle que soit la technique choisie, la mise en production suit des principes MLOps classiques.
- Versionner: Le checkpoint du modèle (ou des adaptateurs LoRA), le hash des données d’entraînement et les hyperparamètres doivent être enregistrés pour chaque version.
- Évaluer: Testez la robustesse du modèle avec des paraphrases ou du bruit. Mesurez la latence et le coût d’inférence.
- Déployer: Assurez-vous d’avoir un plan de rollback simple pour revenir à la version précédente en cas de problème.
pièges frequents
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Symptôme: Le modèle “hallucine” ou répond en se basant uniquement sur son style d’entraînement, oubliant ses connaissances générales.
- Cause: Sur-apprentissage (overfitting), souvent lors d’un fine-tuning complet sur un jeu de données trop petit ou peu varié.
- Correctif: Préférer LoRA, qui est moins sujet au sur-apprentissage. Augmenter la diversité des données d’entraînement.
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Symptôme: Les coûts d’entraînement et de service explosent.
- Cause: Utiliser un fine-tuning complet alors que LoRA aurait suffi.
- Correctif: Toujours commencer par l’approche la plus simple et la moins chère. Mesurer l’amélioration de performance pour justifier le passage à une technique plus coûteuse.
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Symptôme: Le modèle divulgue des informations sensibles présentes dans les données d’entraînement.
- Cause: Le modèle a “mémorisé” des données sensibles.
- Correctif: Anonymiser scrupuleusement les données d’entraînement. Mettre en place des filtres en sortie pour détecter et bloquer les fuites de données personnelles.
faq
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Est-ce que le RAG et LoRA sont mutuellement exclusifs ? Non, au contraire. Ils sont très complémentaires. Vous pouvez utiliser LoRA pour spécialiser un modèle sur le style et le ton de votre entreprise, puis utiliser le RAG pour lui fournir des informations factuelles à jour au moment de l’inférence.
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Combien de temps prend un fine-tuning ? Ça dépend de la taille du modèle et des données. Le prompt tuning peut prendre quelques minutes. L’entraînement d’adaptateurs LoRA prend de quelques minutes à quelques heures. Un fine-tuning complet sur un modèle de 7 milliards de paramètres peut prendre de plusieurs heures à plusieurs jours sur un GPU moderne.