Tag: entraînement LLM

Lois d'échelle en pratique : Quand arrêter l'entraînement des grands modèles de langage

King Willie
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février 10
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Les lois d'échelle permettent de prédire comment les modèles de langage s'améliorent avec la taille. Mais en pratique, les entreprises sur-entraînent souvent leurs modèles pour améliorer la performance en inférence. Voici quand arrêter, selon les données réelles de 2026.

Collecte et nettoyage de données pour l'entraînement des LLM : Guide pratique 2026

King Willie
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février 6
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La collecte et le nettoyage de données pour l'entraînement des modèles linguistiques déterminent leurs performances. En 2026, des méthodes comme BETR et Dolma optimisent la qualité des données, avec un taux de rejet de 75%. Découvrez les étapes clés, défis et tendances pour des LLM performants.

Moyennage de points de contrôle et EMA : stabiliser l'entraînement des grands modèles linguistiques

King Willie
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juin 28
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Le moyennage de points de contrôle et la moyenne exponentielle (EMA) stabilisent l'entraînement des grands modèles linguistiques en combinant plusieurs états du modèle. Cette technique améliore les performances sans coût supplémentaire, mais exige une bonne gestion du stockage.