Ajustement fin de GPT
L'ajustement fin de GPT adapte les modèles de langage autorégressifs pré-entraînés tels que GPT-2/3/4 ou LLaMA — introduits dans les travaux de 2019 d'OpenAI par Radford et ses collègues — à des données spécifiques à un domaine ou à l'exécution d'instructions via l'apprentissage par renforcement à partir des retours humains (RLHF) ou le DPO. Il est utilisé pour le suivi d'instructions, l'adaptation de domaine et les tâches génératives.
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Sources
- Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D. & Sutskever, I. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Technical Report. link ↗
- Ouyang, L. et al. (2022). Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback. NeurIPS. DOI: 10.48550/arXiv.2203.02155 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). GPT Fine-Tuning and Instruction Adaptation. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/gpt-finetuning
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