Que signifie "Ajustement spécifique à la tâche"?

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Le fine-tuning spécifique à une tâche, c'est une méthode utilisée pour améliorer la performance d'un modèle de langage sur certaines tâches. Une fois qu'un modèle a été entraîné sur un large éventail de textes, on peut le peaufiner avec des exemples spécifiques à une tâche particulière. Ça veut dire que le modèle ajuste ses connaissances pour mieux gérer cette tâche, le rendant plus efficace.

Par exemple, si tu veux que le modèle t'aide avec des questions médicales, tu lui fournirais des textes et exemples médicaux. Cet entraînement ciblé aide le modèle à apprendre les termes et concepts importants liés à la santé. Résultat, le modèle devient plus doué pour comprendre et répondre aux questions médicales.

Cette technique est super utile parce qu'elle permet au modèle de garder ses capacités générales tout en améliorant sa performance dans des domaines spécifiques.