Distillation

Entraîner un petit modèle « élève » à imiter un grand modèle « maître », en gardant l’essentiel de la qualité à moindre coût.

Beaucoup de modèles « mini » ou « flash », rapides et bon marché, sont distillés d’un modèle phare : ils sacrifient un peu de précision contre bien moins de latence et de coût — parfaits pour la production à fort volume.

Ressources associées

Réglage fin manuel des LLM

Un guide pratique et orienté terrain pour le fine-tuning des grands modèles de langage, couvrant les approches paramétriquement efficaces comme LoRA et QLoRA ainsi que le fine-tuning traditionnel. Il détaille la préparation des données, le réglage des hyperparamètres et les métriques d'évaluation avec des exemples de code réels — destiné aux ingénieurs ML qui veulent adapter des modèles de base à des domaines spécifiques sans le coût d'un entraînement from scratch.