spécialiser un LLM pour résoudre des problèmes de maths/physique
Tu as 2 voies principales :
1. Instruction tuning avec raisonnement pas à pas
Tu entraînes le modèle sur des paires du type :
json{
"instruction": "Résous ce problème : Une voiture accélère à 3 m/s² pendant 4 secondes. Quelle est sa vitesse finale ?",
"response": "Utilisons la formule v = a × t. Ici, a = 3 m/s² et t = 4 s. Donc : v = 3 × 4 = 12 m/s. Réponse : 12 m/s."
}
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Tu l’entraînes à penser étape par étape, à l’image de Chain-of-Thought (CoT).
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Ça améliore sa rigueur, surtout en physique/maths où les étapes comptent.
2. Fine-tuning avec LoRA ou SFT sur des datasets spécialisés
Voici quelques datasets très efficaces pour ça :
Dataset | Contenu | Lien |
---|---|---|
GSM8k | Problèmes de maths niveau primaire/collège avec CoT | → HuggingFace GSM8k |
MATH | Problèmes niveau lycée/prépa (format latex) | → MATH dataset |
ASDiv | Problèmes algébriques divers | → ASDiv |
Open Physics | Problèmes de physique type lycée | Custom / à créer |
SymPy-generated | Problèmes générés automatiquement avec solution symbolique | Générable via script Python + SymPy |
Étapes concrètes pour entraîner ton modèle :
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Choisir un modèle de base (ex. Mistral-7B-Instruct, Zephyr, OpenChat-3.5)
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Préparer ton dataset au format JSONL :
json{"instruction": "...", "response": "..."}
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Utiliser PEFT + LoRA avec un framework comme :
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Lancer l’entraînement LoRA sur un GPU (locally ou sur Google Colab / RunPod / Paperspace)
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Tester ton modèle en local (ex : avec
text-generation-webui
ou un script Python)
Bonus : Tu veux générer ton propre dataset ?
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Tu peux utiliser GPT-4 pour te générer automatiquement des centaines de problèmes avec solutions détaillées.
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Ou combiner ça avec des outils comme SymPy pour vérifier/structurer les calculs.
Souhaites-tu :
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Un exemple de script pour fine-tuner sur GSM8k ?
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Ou qu’on crée ensemble un mini-dataset de problèmes de physique niveau lycée ?
Je peux aussi te donner un notebook prêt à lancer si tu veux te lancer rapidement.
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