Découvrez RAFT, la technique qui allie pré-entraînement et fine-tuning pour des résultats optimaux
Eduardo Ordax présente RAFT, une nouvelle approche innovante qui combine les avantages du pré-entraînement (RAG) et du fine-tuning pour créer des modèles de langage capables de maîtriser des connaissances spécialisées dans des domaines tels que la médecine ou le droit. RAFT permet d’entraîner les modèles à extraire efficacement les informations les plus pertinentes à partir d’un ensemble de documents, offrant ainsi des résultats plus précis et fiables.
Points clés
- RAFT ne s’arrête pas au pré-entraînement, il se concentre aussi sur le fine-tuning des modèles pour en faire des experts de connaissances spécifiques à un domaine
- La clé de RAFT est d’apprendre aux modèles à sélectionner les informations les plus pertinentes dans un ensemble de documents pour répondre précisément aux questions
- RAFT montre déjà des résultats impressionnants sur des jeux de données comme PubMed, HotpotQA et plus encore
- Le code et la démonstration de RAFT sont open-source, permettant à tous d’explorer cette technique de pointe
À retenir
Avec RAFT, il semble que l’on puisse vraiment avoir le meilleur des deux mondes : la puissance du pré-entraînement et la précision du fine-tuning. Reste à voir si cette approche sera aussi révolutionnaire que ses concepteurs le prétendent. En attendant, n’hésitez pas à aller jeter un coup d’œil par vous-même, après tout c’est open-source !
Sources
