Je vais concevoir des modèles d'apprentissage automatique et des llms pour votre entreprise

Pour la fine-tuning de LLM, vous avez besoin d’un dataset de paires entrée-sortie pertinentes pour votre tâche — par exemple, des paires question-réponse, instruction-réponse ou des exemples de classification de texte. Recommandation minimale : 500 à 1000 exemples pour une fine-tuning basique, plus de 5000 pour de meilleures performances. Je peux vous aider à structurer cela.

LoRA (Low-Rank Adaptation) et QLoRA (Quantized LoRA) sont des techniques efficaces de fine-tuning qui adaptent un grand modèle pré-entraîné à vos données en utilisant une fraction des ressources et du coût d’un fine-tuning complet. QLoRA permet notamment de fine-tuner des modèles de 7B à 70B paramètres sur GPU grand public ou cloud à faible coût.

Llama 3 (8B ou 70B) est le meilleur choix open-source pour la plupart des tâches — performances solides, poids entièrement ouverts, pas de frais de licence. Mistral 7B est idéal pour des budgets de calcul plus faibles. La fine-tuning GPT via l’API OpenAI est disponible pour des tâches de classification plus simples. Je vous recommanderai le modèle adapté après examen.

Oui — à 100 %. Je fournis les poids du modèle, les scripts d’entraînement et les résultats d’évaluation. Le modèle vous appartient pour le déployer, le modifier ou le distribuer comme vous le souhaitez.

Avant la livraison, je réalise une évaluation rigoureuse avec des métriques standards : précision et F1 pour la classification, BLEU/ROUGE pour la génération, et des benchmarks personnalisés à partir d’exemples de votre propre data. Vous recevez un rapport complet d’évaluation avec la livraison.

Oui — je conçois le pipeline d’entraînement pour que vous puissiez réentraîner ou affiner davantage le modèle à mesure que vos données évoluent. La formule premium inclut la mise en place d’un réentraînement automatisé avec surveillance du décalage du modèle.