LLM Fine tuning

MARYLINK propose plusieurs méthodes pour personnaliser les réponses des LLM sur sa plateforme.

1) L’une des méthodologies que nous proposons chez MARYLINK est le « classique RAG » avec embeddings. Cette technique d’apprentissage profond, fondée sur la représentation des mots dans un espace vectoriel, est un pilier de l’apprentissage automatique. Les embeddings permettent au modèle de saisir les relations sémantiques entre les mots. Ils positionnent les mots qui sont sémantiquement proches les uns des autres de manière rapprochée dans l’espace vectoriel. Cette approche est reconnue pour son efficacité et permet d’atteindre des performances de haut niveau dans de nombreuses tâches de traitement du langage naturel.

2) En plus de cette première approche, nous avons développé notre propre méthodologie de prompts dynamiques und von données dynamiques. Cette technique innovante permet d’adapter le modèle à chaque tâche spécifique. Elle génère dynamiquement des prompts adaptés à chaque situation. Les données dynamiques permettent, quant à elles, d’actualiser constamment les connaissances du modèle. Elles intègrent de nouvelles informations au fur et à mesure de leur apparition. Grâce à cette approche, nous sommes en mesure de maintenir les performances du modèle à un niveau optimal, même face à des tâches en constante évolution.

3) Enfin, nous proposons également le fine tuning de modèles LLM. Cette méthode, largement utilisée en apprentissage automatique, consiste à ajuster les paramètres d’un modèle pré-entraîné sur une tâche spécifique afin de l’adapter à une nouvelle tâche. Cette technique est particulièrement efficace pour les tâches de traitement du langage naturel. Les modèles pré-entraînés, tels que BERT ou GPT, peuvent être affinés pour des tâches spécifiques comme la classification de texte, la réponse aux questions ou la traduction automatique.

L’association de ces différentes méthodes de grounding permet à la plateforme MARYLINK de garantir à ses clients des performances de haut niveau dans toutes les tâches de traitement du langage naturel. Que ce soit pour la classification de texte, la réponse aux questions, la traduction automatique ou toute autre tâche spécifique, nos clients peuvent compter sur nos modèles LLM pour fournir des résultats de qualité supérieure.