Une entreprise prévoit de personnaliser un modèle de fondation en utilisant ses documents internes. Quelle approche permet d'y parvenir ?

Le pré-entraînement continu (continual pre-training) est l'approche la plus appropriée pour personnaliser un modèle de fondation avec des données spécifiques à une entreprise. Cette méthode consiste à poursuivre le processus d'entraînement du modèle de fondation sur un nouveau corpus de données (les documents internes de l'entreprise), ce qui permet au modèle d'apprendre les nuances, le vocabulaire et les connaissances spécifiques à ce domaine sans perdre ses capacités générales. La classification est une tâche d'apprentissage supervisé qui attribue des étiquettes à des données, et non une méthode de personnalisation de modèle de fondation. La distillation vise à créer un modèle plus petit et plus rapide à partir d'un modèle plus grand, mais ne personnalise pas le modèle avec de nouvelles connaissances spécifiques. La régression est une tâche d'apprentissage supervisé pour prédire une valeur continue, et n'est pas une technique de personnalisation de modèle de fondation.