Quelle technique implique l'entraînement de modèles d'IA sur des ensembles de données étiquetés pour les adapter à la terminologie et aux exigences spécifiques d'un secteur d'activité ?

Le fine-tuning (ou réglage fin) est la technique qui consiste à prendre un modèle d'IA pré-entraîné sur un grand ensemble de données génériques et à l'entraîner davantage sur un ensemble de données plus petit et spécifique à un domaine. Cela permet au modèle d'adapter ses connaissances et sa compréhension à la terminologie, aux nuances et aux exigences propres à un secteur d'activité, améliorant ainsi ses performances pour des tâches spécifiques. L'augmentation des données (data augmentation) est une technique visant à créer de nouvelles données d'entraînement à partir des données existantes pour augmenter la taille de l'ensemble de données, mais elle n'adapte pas le modèle à un domaine spécifique. La quantification de modèle (model quantization) réduit la précision numérique des poids du modèle pour optimiser son déploiement, sans modifier sa compréhension du domaine. Le pré-entraînement continu (continual pre-training) est une forme de fine-tuning où le modèle continue d'apprendre sur de nouvelles données sans oublier les connaissances précédentes, mais le terme "fine-tuning" est plus général et approprié pour l'adaptation initiale à un domaine.