Ingénierie des jeux de données
Revue des sources, nettoyage, normalisation, recommandations d’annotation, splits, traçabilité et contrôles qualité alignés sur la tâche cible.
ENTRAÎNEMENT & FINE-TUNING
Adapter le comportement des modèles à partir de preuves
Préparation des données, entraînement ciblé, fine-tuning, évaluation et intégration de l'inférence.
Préparation des données, entraînement ciblé, fine-tuning, évaluation et intégration de l'inférence.
Lorsque le prompting et la recherche ne suffisent pas, nous préparons les données du domaine, menons des expériences contrôlées d’entraînement ou de fine-tuning et intégrons le modèle obtenu dans un parcours d’inférence mesurable.
Un pipeline de données et d’évaluation pour modifier délibérément le comportement d’un modèle.
Un pipeline de données et d’évaluation pour modifier délibérément le comportement d’un modèle.
Lorsque le prompting et la recherche ne suffisent pas, nous préparons les données du domaine, menons des expériences contrôlées d’entraînement ou de fine-tuning et intégrons le modèle obtenu dans un parcours d’inférence mesurable.
Expériences d’entraînement
Fine-tuning supervisé, adaptation continue ou modèles spécifiques à une tâche lorsque les preuves justifient cette complexité supplémentaire.
Évaluation et régression
Jeux de données réservés, métriques de tâche, rubriques qualitatives, cas de sécurité et comparaison avec des baselines plus simples.
Intégration de l’inférence
Serving, batching, latence, matériel, confidentialité, supervision et déclencheurs de réentraînement au sein du produit environnant.
Comment nous choisissons entre recherche, fine-tuning et entraînement
Comment nous choisissons entre recherche, fine-tuning et entraînement
L’entraînement n’est pas la réponse par défaut. Nous utilisons d’abord la baseline valide la moins coûteuse, mesurons l’écart et n’ajoutons une adaptation du modèle que lorsqu’elle améliore le comportement réellement valorisé par le produit.
- 01
Définir la tâche et la métrique
Nous spécifions les entrées et sorties attendues, les cas limites, le seuil de qualité, les contraintes de confidentialité et l’enveloppe d’inférence.
- 02
Auditer et préparer les données
Nous évaluons le volume, la représentativité, les droits, les fuites, la cohérence des labels et le coût de maintenance du jeu de données.
- 03
Mener des expériences contrôlées
Nous comparons baselines et adaptations avec des configurations suivies et une évaluation sur des données réservées.
- 04
Intégrer et maintenir
Nous packageons l’inférence, surveillons dérive et défaillances, puis définissons les conditions des futures mises à jour de données ou de modèles.
Livrables d’adaptation de modèle
Livrables d’adaptation de modèle
Le travail est documenté afin qu’un résultat puisse être reproduit, comparé et maintenu plutôt que de dépendre d’une expérience opaque.
- Spécification du jeu de données et pipeline de préparation
- Baseline et journal d’expériences
- Artefacts de modèle fine-tuné ou spécifique à la tâche, le cas échéant
- Suite d’évaluation et de régression
- Plan d’intégration de l’inférence et du réentraînement
Livrables d’adaptation de modèle
Un pipeline de données et d’évaluation pour modifier délibérément le comportement d’un modèle.
Un pipeline de données et d’évaluation pour modifier délibérément le comportement d’un modèle.Lorsque le prompting et la recherche ne suffisent pas, nous préparons les données du domaine, menons des expériences contrôlées d’entraînement ou de fine-tuning et intégrons le modèle obtenu dans un parcours d’inférence mesurable.
FAQ
Questions propres à ce parcours.
Votre produit nécessite-t-il un foundation model entraîné de zéro ?
C’est rarement la décision produit la plus économique. Nous évaluons honnêtement l’entraînement et l’adaptation spécifiques à la tâche, sans laisser entendre une échelle de foundation model sans les données, le calcul et le programme nécessaires.
De combien de données avez-vous besoin ?
Cela dépend de la complexité de la tâche, du choix du modèle, de la qualité des labels et de l’écart de performance. Un audit des données et une expérience de baseline donnent une réponse plus crédible qu’un minimum universel.
Comment évitons-nous les fuites dans l’évaluation ?
Nous séparons données d’entraînement, de développement et d’évaluation réservée, suivons leur provenance et examinons les quasi-doublons ainsi que les risques de contamination.
PROCHAINE ÉTAPE
Apportez-nous la contrainte, pas un brief parfaitement préparé.
Un responsable technique examinera l’état actuel et recommandera la plus petite prochaine étape utile.
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