GPT-4, PaLM 2, BARD… les avancées dans le domaine de l'intelligence artificielle ne cessent de se multiplier. Et surtout, elles deviennent accessibles à tous.
Plus seulement les experts data, mais aussi les chefs d’entreprise, les responsables marketing ou même les étudiants qui souhaitent un petit coup de pouce.
Cependant, utiliser ces solutions d’IA génératives ne s’improvisent pas. À travers leur démocratisation, on constate l’importance de savoir optimiser les résultats. C’est là qu’interviennent le Prompt Engineering et le Fine-Tuning. Alors de quoi s’agit-il ? Quelles différences entre ces deux notions ? C’est ce que nous allons découvrir.
Qu’est-ce que le Fine-Tuning ?
Malgré leur nom, les modèles d’IA ne sont pas “intelligents”. Derrière cette supposée intelligence, se cache surtout une capacité à trouver des relations dans de vastes et complexes ensembles de données. Mais les volumes de données sont tels que les large language models (LLM) dépendent des techniques d’optimisation. Parmi lesquels le Fine-Tuning (ou réglage fin).
Définition du Fine-Tuning
Inhérente au pré-entraînement des modèles, cette technique vise à renforcer la spécialisation d’un modèle ayant été entraîné sur une distribution de données plus large. Car il existe des modèles capables d’effectuer des tâches génériques. Et d’autres capables de réaliser des tâches spécifiques. C’est justement dans ce second cas que le Fine-Tuning prend tout son sens. L’idée est alors de répondre spécifiquement aux besoins de l’utilisateur. Par exemple, un chatbot pour le support client d’une entreprise de vêtement ne sera pas entraîné de la même manière qu’un chatbot chargé de générer des pré-diagnostics médicaux.
L’objectif du Fine-Tuning est alors d’optimiser les performances d’un modèle existant en le ré-entraînant sur des données spécifiques. En ajustant les poids et les paramètres du modèle, cette technique permet à un système d’IA de s’adapter à des tâches plus spécifiques.
La réussite du Fine-Tuning
Pour améliorer les performances du système d’IA grâce au Fine-Tuning, il convient de prêter une attention particulière à deux paramètres :
- La qualité des données : pour répondre à des tâches spécifiques, les jeux de données présentés doivent aussi être spécifiques.
- Les étapes d’entraînement : il ne s’agit pas seulement d’entraîner le modèle à contextualiser les données, mais à le guider vers les meilleurs résultats. Pour cela, il est nécessaire de mettre en place un système de retour d’information à travers des évaluations humaines.
Qu’est-ce que le Prompt Engineering ?
Tout comme le Fine-Tuning, le Prompt Engineering vise aussi à améliorer les performances du modèle de machine learning. Mais ici, on ne se concentre pas tant sur l’entraînement du modèle, mais plutôt sur les résultats fournis grâce aux prompts.
Pour rappel, les prompts (également appelés invites ou messages guidés en français) correspondent aux demandes d’un utilisateur à une application d’intelligence artificielle générative (comme ChatGPT). Et c’est justement la qualité de ces demandes (les inputs prompts) qui détermine la qualité du résultat (l’output).
Concrètement, lorsque vous saisissez une requête, l’intelligence artificielle décompose le prompt pour en comprendre le sens et l’intention. Si vous posez une question assez générale, le système d’IA vous fournira une réponse en fonction des données qu’il a à sa disposition. Mais comme il n’a pas forcément bien saisi votre intention, il pourra répondre à côté. À l’inverse, si vous fournissez un prompt précis en expliquant votre intention et le contexte, l’intelligence artificielle sera plus en mesure de répondre à votre demande.
Ainsi, le Prompt Engineering consiste à guider les réponses des modèles de ML en formulant des requêtes spécifiques. Pour réussir vos prompts, n’hésitez pas à poser des questions de plus en plus pointues et à tester différentes façons de formuler les instructions.
Prompt Engineering vs Fine-Tuning - Quelles différences ?
Fine-Tuning et Prompt Engineering sont deux techniques d’optimisation de l’IA. Cependant, il convient de connaître les différences entre ces deux méthodes :
- L’objectif : le Prompt Engineering se concentre davantage sur la production de résultats pertinents, alors que le Fine-Tuning vise à améliorer les performances du modèle de machine learning pour accomplir certaines tâches.
- La méthode : le Prompt Engineering est basé sur les indications en entrée. Celles-ci doivent être plus détaillées pour obtenir de meilleurs résultats. De son côté, la performance du Fine-Tuning repose sur l’entraînement d’un modèle et l’intégration de nouvelles données spécifiques.
- Le contrôle : avec le Prompt Engineering, c’est l’utilisateur qui garde pleinement le contrôle des résultats. À l’inverse, le Fine-Tuning vise à donner davantage d’autonomie à l’ordinateur pour qu’il soit capable de produire les résultats souhaités.
- Les moyens : le Prompt Engineering ne nécessite pas forcément de ressources. D’autant plus que de nombreuses applications d’IA générative sont gratuites. Ainsi, toute personne peut affiner ses prompts pour optimiser ses résultats. Au contraire, le Fine-Tuning nécessite des ressources importantes, à la fois pour l’entraînement des modèles, mais aussi pour l’ajout de grands volumes de données.
Comment maîtriser le Fine-Tuning et le Prompt Engineering ?
Bien que distincts, le Fine-Tuning et le Prompt Engineering partagent un objectif commun : celui d’améliorer la précision et la pertinence des réponses générées par les modèles d’IA générative. Pour les experts data, il est plus que nécessaire de maîtriser ces techniques. C’est là qu’intervient DataScientest. À travers notre programme de formation, vous découvrirez les meilleures techniques pour affiner les résultats des modèles de langage. Rejoignez-nous !
