« Adaptation par modèle auxiliaire » : différence entre les versions


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== Compléments ==
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Dans de processus de [[peaufinage]], un modèle de petite taille (matrice de rang inférieur) est entraîné avec des données spécifiques à l’application alors que le grand modèle associé demeure inchangé. Ce petit modèle auxiliaire aura une influence sur les performances du grand modèle.
Dans de processus de [[peaufinage]], un modèle de petite taille (matrice de rang inférieur) est entraîné avec des données spécifiques à l’application alors que le grand modèle associé demeure inchangé. Ce petit modèle auxiliaire aura une influence sur les performances du grand modèle.
Note: Comme dans le cas de « [[blockchain]] » maladroitement traduit par « chaîne de blocs », on a créé en anglais un terme « low-rank adaptation » à partir d'un détail d'implémentation informatique. Nous pensons que le concept de petit modèle auxiliaire est plus compréhensible. 


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== Anglais ==
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'''low-rank adaptation'''
'''LoRA'''
'''LoRA'''
'''low-rank adaptation'''


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Version du 19 septembre 2023 à 15:54

Définition

Peaufinage des résultats d'un grand modèle de données en utilisant un modèle auxiliaire de petite taille. Le plus souvent, ce modèle auxiliaire est une matrice de rang inférieur.

Compléments

Dans de processus de peaufinage, un modèle de petite taille (matrice de rang inférieur) est entraîné avec des données spécifiques à l’application alors que le grand modèle associé demeure inchangé. Ce petit modèle auxiliaire aura une influence sur les performances du grand modèle.

Note: Comme dans le cas de « blockchain » maladroitement traduit par « chaîne de blocs », on a créé en anglais un terme « low-rank adaptation » à partir d'un détail d'implémentation informatique. Nous pensons que le concept de petit modèle auxiliaire est plus compréhensible.

Français

adaptation par modèle auxiliaire

APMA

adaptation par matrice de rang inférieur

AMARI

adaptation de rangs faibles

LoRA


Anglais

low-rank adaptation

LoRA

Source : ML6

Source : TechTalks