Modèle préentraîné

Définition

Un modèle préentraîné est un modèle d'apprentissage, typiquement un grand réseau de neurones profond, entraîné pour une tâche générique sur un immense jeu de données.

Le modèle préentraîné est ensuite sauvegardé et utilisé plus tard pour résoudre un problème similaire grâce à l'apprentissage par transfert.

Compléments

Un grand modèle préentraîné pour résoudre un problème générique apprend toutes sortes de régularités statistiques propres au type de données (images, voix, textes) sur lequel il est entraîné. Une fois entraîné, un grand modèle peut être utilisé pour résoudre d’autres problèmes faisant appel au même type de données. Un peaufinage du modèle est habituellement nécessaire en l'entraînant avec des données spécifiques à une nouvelle tâche.

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Des exemples de grands modèles préentraînés sont MobileNet (pour la vision artificielle), BERT, la série des grands modèles de langues GPT-x et LLaMA.

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Étant donnée la taille importante de ces modèles, l'étape de préentrainement est généralement réalisée par un nombre restreint d’entreprises possédant des fermes de serveurs infonuagiques équipés de processeurs graphiques

Français

modèle préentraîné

modèle pré-entraîné (forme déconseillée)

Anglais

pre-trained model

pretrained model

Sources

Source : Google machine learning glossary

Source : Cours VIARENA