Le fine-tuning est le processus d'ajustement d'un modèle IA pré-entraîné sur des données spécifiques pour améliorer ses performances sur une tâche ou un domaine précis.
Le fine-tuning (ajustement fin) consiste à reprendre un modèle de langage pré-entraîné sur un vaste corpus général et à le ré-entraîner sur un jeu de données spécifique à un domaine ou une tâche. Cela permet au modèle d'acquérir une expertise sectorielle sans repartir de zéro.
Par exemple, un LLM généraliste peut être fine-tuné sur des milliers de conversations médicales pour mieux comprendre la terminologie médicale, les protocoles de prise de rendez-vous et les urgences typiques d'un cabinet. Le modèle résultant sera nettement plus performant pour un usage en réceptionniste IA médical.
Le fine-tuning se distingue du RAG (Retrieval Augmented Generation) : le premier modifie les poids du modèle lui-même, tandis que le second fournit du contexte externe à chaque requête. En pratique, VoxiaFlow combine les deux approches : un modèle fine-tuné pour le domaine téléphonique, enrichi par RAG avec la base de connaissances spécifique de chaque client.
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