Guide des fonctionnalités
Un workflow de formation d’un modèle avec un constructeur IA commence par une tâche précise, des exemples représentatifs et un moyen d’évaluer le résultat. Déterminez d’abord si vous devez réellement entraîner un modèle : un prompt, une règle ou un modèle existant peut résoudre le problème avec moins de maintenance.
Avant de sélectionner un workflow de constructeur IA, notez l’entrée, la sortie souhaitée et ce à quoi ressemble une réponse correcte. Conservez un ensemble distinct d’exemples pour l’évaluation plutôt que d’utiliser chaque exemple pendant la préparation.
Ce guide est une aide à la planification et ne prouve pas qu’un produit associé propose une interface d’entraînement ou prend en charge un type de modèle particulier.
Suivre cette transition ne permet pas d’établir que l’entraînement d’un modèle personnalisé est disponible pour votre tâche.
Que faire à la place
Vérifiez les fonctionnalités actuelles de la destination avant de préparer des données pour une interface spécifique.
Le fait de posséder des fichiers ne vous donne pas nécessairement l’autorisation d’utiliser leur contenu pour entraîner un modèle.
Que faire à la place
Confirmez d’abord le consentement, les licences, les exigences de conservation et la politique de l’organisation.
Davantage d’exemples ne peut pas compenser des libellés incohérents ni un jeu de test qui répète les données de préparation.
Que faire à la place
Résolvez les désaccords sur les libellés et réservez les cas inconnus pour l’évaluation.
Supposons qu’une équipe souhaite classer les messages d’assistance entrants par sujet. L’objectif est d’obtenir une décision reproductible, et non simplement une réponse convaincante à un seul exemple.
Choisissez une courte liste de sujets et rédigez une règle pour chacun. Précisez ce qui se passe lorsqu’un message couvre deux sujets ou aucun. Consignez le sujet attendu pour quelques messages typiques et difficiles.
Supprimez les informations sensibles dont vous n’avez pas besoin, vérifiez la cohérence des libellés et mettez de côté les messages que l’approche ne verra pas pendant la préparation. Veillez à ce que les sujets rares soient représentés dans le jeu d’évaluation.
Commencez par essayer des instructions explicites et des exemples étiquetés. Si une option de modèle d’entraînement de constructeur IA est réellement disponible, comparez-la à cette référence sur les mêmes messages inconnus et examinez les erreurs par sujet avant de l’adopter.
Le meilleur choix dépend de la tâche et des capacités que vous vérifiez, et non du fait qu’une méthode comporte le terme « entraînement » dans son nom.
| Invite ou modèle existant | Modèle entraîné sur mesure | |
|---|---|---|
| Point de départ | Rédigez les instructions et fournissez le contexte de la tâche. | Définissez la tâche et préparez des exemples étiquetés. |
| Exigence en matière de données | Peut nécessiter quelques exemples illustratifs. | Nécessite des exemples adaptés à la méthode d’entraînement utilisée. |
| Évaluation | Testez-le sur des entrées inconnues et examinez les erreurs. | Testez des entrées inédites et comparez-les à une référence. |
| Modification des libellés | Révisez les instructions et effectuez un nouveau test. | Examinez les libellés, les données et le processus de réentraînement. |
| Travail continu | Tenez les instructions à jour et vérifiez les résultats. | Maintenez la qualité des données et surveillez le comportement du modèle. |
| Première vérification à effectuer | Des instructions claires peuvent-elles répondre aux critères d’acceptation ? | L’amélioration mesurée justifie-t-elle l’entretien supplémentaire ? |
Un modèle peut sembler performant sur des exemples familiers tout en échouant lorsque le flux de travail réel est ambigu, incohérent ou mieux pris en charge d’une autre manière.
Les factures utilisent des mises en page variables, et les champs ont des significations différentes selon les fournisseurs.
Mettez-vous d’accord sur les définitions des champs et testez l’extraction séparément avant de supposer que l’entraînement corrigera des données sources peu claires.
Le résultat souhaité est un montant précis dérivé des données indiquées.
Utilisez une formule vérifiable plutôt que de demander à un modèle d’approximer un calcul arithmétique.
Les libellés de sujets évoluent plus vite que l’équipe ne peut examiner ses exemples.
Clarifiez les instructions actuelles et les cas de test avant de vous engager dans un cycle d’entraînement.
Décrivez les entrées, la sortie attendue et quelques exemples difficiles avant d’explorer les outils disponibles. Vérifiez les capacités réelles de la destination, puis comparez toute approche proposée à une base simple sur des cas qu’elle n’a pas vus.
Cela dépend du produit concerné, ainsi que du type de données et de tâche. Ne partez pas du principe qu’un constructeur IA général inclut l’entraînement personnalisé ; vérifiez ses capacités actuelles et ses conditions de traitement des données avant de téléverser des exemples.
Définissez une tâche, une sortie cohérente et des critères de résultats acceptables. Préparez des exemples que vous êtes autorisé à utiliser, puis réservez des cas distincts pour les tests.
Pas nécessairement. Commencez par un prompt ou un modèle existant comme base de référence, et envisagez l’entraînement uniquement si une méthode disponible produit une amélioration significative sur des exemples jamais vus.
Testez-le sur des exemples exclus de la préparation et comparez les résultats à votre base de référence. Analysez les erreurs par catégorie, notamment les cas ambigus et peu courants, plutôt que de vous fier à quelques démonstrations réussies.