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Glossary

0-9
2-stage detector9-layer network5G + AI0-shot learning6DoF pose estimation3D convolution8-bit quantization7D representation1-shot learning4D data
A
AlgorithmAutoencoderAGI / Artificial General IntelligenceAttentionArtificial Intelligence (AI)
B
BERTBatch NormalizationBackpropagationBiasBoosting
C
ChatbotClassifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClustering
D
Deterministic ModelDiscriminative ModelDeepfakeData AugmentationDeep Learning
E
EpochEncoderEnsemble LearningEmbeddingExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFeature ExtractionFusion / Multimodal FusionForward PropagationFine-tuning
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)
H
HyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristicHierarchical Model
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtapositionJittering
K
Knowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel Trick
L
Large Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLearning RateLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
OptimizerOnline LearningObjective FunctionOverfittingOne-hot Encoding
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQuality EstimationQuantizationQ-learningQueue / Buffer
R
Representation LearningReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSamplingSequence ModelingSoftmax
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Unsupervised LearningUncertainty EstimationUnderfittingUniversal Approximation TheoremU-Net
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingValidation SetVanishing / Exploding GradientVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
X-axis / feature axisXOR problemXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)Yoga of AIY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZygosity in augmentationZero-gradient phenomenon

Qu'est-ce que le Fine-tuning

Le fine-tuning est un concept crucial dans l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, qui fait référence au processus de formation supplémentaire d'un modèle pré-entraîné pour améliorer ses performances sur des tâches spécifiques. Cette technique permet aux chercheurs d'adapter un modèle à des ensembles de données particuliers, augmentant ainsi sa précision et son efficacité.


Le contexte du fine-tuning remonte au développement rapide de l'apprentissage profond, en particulier avec l'émergence de modèles pré-entraînés à grande échelle tels que BERT et GPT, qui ont montré d'excellentes performances sur plusieurs tâches et ont facilité l'adoption généralisée du fine-tuning.


En général, le fine-tuning consiste à sélectionner un modèle pré-entraîné, à charger ses poids, puis à l'entraîner sur un ensemble de données spécifique. Cette approche permet aux chercheurs d'obtenir de bons résultats même avec des ensembles de données plus petits, car le modèle a déjà appris des caractéristiques utiles.


Le fine-tuning est largement appliqué dans des scénarios tels que le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Par exemple, dans les tâches d'analyse de sentiments, les chercheurs peuvent fine-tuner un modèle de langage pré-entraîné pour mieux comprendre la terminologie et le contexte d'un domaine spécifique.


À l'avenir, le fine-tuning pourrait continuer à évoluer, en particulier dans le contexte de l'automatisation et de l'apprentissage non supervisé, les chercheurs cherchant à améliorer son efficacité et son efficacité. De plus, à mesure que la taille des modèles continue d'augmenter, le fine-tuning sera confronté à de nouveaux défis.


Les avantages incluent des économies de temps et de ressources, ainsi qu'une amélioration des performances du modèle sur des tâches spécifiques. Les inconvénients peuvent inclure le risque de surajustement et la nécessité d'un ensemble de données bien organisé pour des tâches spécifiques.


Il est important de noter que lors du fine-tuning, le choix du taux d'apprentissage et du nombre d'époques d'entraînement est crucial, car ces facteurs affectent directement les performances finales du modèle.