Personnalisez vos IA avec Google AI Studio : Découvrez l’affinage !
Explorez l’affinage dans Google AI Studio pour des performances IA optimisées. Personnalisez le modèle Gemini dès aujourd’hui pour des résultats précis !
Google a introduit une nouvelle manière de personnaliser ses modèles d’intelligence artificielle grâce à l’affinage, disponible dans Google AI Studio et via l’API Gemini. Cet article, mis à jour à partir d’une publication originale d’octobre 2023, explique comment affiner le modèle Gemini 1.0 Pro pour des cas d’utilisation spécifiques.
Accès rapide (Sommaire) :
Qu’est-ce que l’affinage ?
L’affinage, ou tuning, est une technique qui améliore la qualité des résultats d’un modèle en le formant sur de nombreux exemples spécifiques à une tâche.
Cette méthode est particulièrement utile pour les développeurs qui nécessitent une sortie de haute qualité que la méthode de prompting en quelques exemples ne peut fournir.
Affinage fin vs. affinage efficace des paramètres
L’affinage fin traditionnel adapte un modèle pré-entraîné à des tâches spécifiques en utilisant un petit ensemble de données étiquetées.
Cependant, avec les grands modèles linguistiques d’aujourd’hui, cette méthode peut être complexe et nécessite beaucoup de données et de calcul.
À l’inverse, l’affinage efficace des paramètres (Parameter Efficient Tuning, PET) dans Google AI Studio permet d’obtenir des modèles personnalisés de haute qualité avec moins de données, moins de latence, et sans les coûts supplémentaires liés à l’affinage fin classique.
Pourquoi utiliser l’affinage ?
L’affinage permet de personnaliser les modèles Gemini avec vos propres données pour de meilleures performances sur des tâches spécialisées, tout en réduisant la taille du contexte des prompts et la latence des réponses.
Les cas d’utilisation incluent la classification, l’extraction d’informations, la génération de sorties structurées, et la création de modèles critiques.
Comment commencer rapidement avec Google AI Studio
Créer un modèle affiné
Il est facile de créer un modèle affiné dans Google AI Studio, ce qui élimine le besoin d’une expertise en ingénierie pour développer des modèles personnalisés.
Commencez par sélectionner « New tuned model » dans la barre de menu à gauche.
Sélectionner des données pour l’affinage
Vous pouvez affiner votre modèle à partir d’une invite structurée existante ou importer des données depuis Google Sheets ou un fichier CSV.
Il est recommandé de commencer avec au moins 20 exemples et d’utiliser un jeu de données d’au moins 100 exemples pour de meilleures performances.
Voir votre modèle affiné
Suivez la progression de l’affinage dans votre bibliothèque et, une fois le modèle prêt, consultez les détails en cliquant sur votre modèle.
Vous pouvez ensuite exécuter votre modèle affiné à travers une invite structurée ou libre.
Exécuter votre modèle affiné à tout moment
Accédez à votre modèle affiné en créant une nouvelle invite structurée ou libre et en sélectionnant votre modèle dans la liste des modèles disponibles.
Affinage avec l’API Gemini
En plus de Google AI Studio, vous pouvez accéder à l’affinage via l’API Gemini en passant les données de formation dans la requête API lors de la création d’un modèle affiné.
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À l’heure actuelle, je me consacre au journalisme avec une spécialisation en cybersécurité, intelligence artificielle et culture internet, tout en nourrissant un vif intérêt pour les domaines relatifs aux sciences humaines. Mon objectif principal est d’éclaircir et rendre accessible des sujets fréquemment perçus comme obscures ou complexes. Pour me contacter : [email protected]
