Formation Prompting avancé, fine-tuning et personnalisation des IA génératives

Rappels et principes avancés des IA génératives

• Fonctionnement des modèles de langage (LLMs) et architectures Transformer.
• Mécanismes d’attention et impact sur la génération de texte.
• Biais et limites des modèles pré-entraînés.
• Stratégies d’atténuation des erreurs et hallucinations IA.

Techniques avancées de prompting

• Prompting zero-shot, few-shot et chain-of-thought (CoT).
• Rôles, contextes et contraintes dans les prompts complexes.
• Utilisation des tokens et gestion des coûts en API IA.
• Optimisation des prompts pour des réponses précises et pertinentes.

Personnalisation par le fine-tuning léger

• Introduction au fine-tuning des modèles pré-entraînés.
• Adaptation par ajustement des hyperparamètres et des poids.
• Techniques de LoRA (Low-Rank Adaptation) et quantization.
• Déploiement et évaluation des modèles adaptés.

Fine-tuning avancé sur des cas concrets

• Entraînement supervisé vs apprentissage par renforcement.
• Création de datasets spécifiques pour le fine-tuning.
• Utilisation de frameworks comme Hugging Face et OpenAI API.
• Gestion des performances et des métriques d’évaluation.

Personnalisation et intégration en production

• Embedding et vectorisation pour applications spécifiques.
• Utilisation d’outils comme LangChain et retrieval-augmented generation (RAG).
• Déploiement de modèles optimisés sur des serveurs cloud ou locaux.
• Sécurité, conformité et considérations éthiques du fine-tuning.

Atelier pratique et études de cas

• Conception et expérimentation de prompts avancés.
• Fine-tuning d’un modèle sur un jeu de données spécifique.
• Comparaison des résultats avant/après personnalisation.
• Retour d’expérience et discussion sur les bonnes pratiques.