Mettre à jour ou spécialiser un modèle LLM sans utiliser du RAG (Retrieval-Augmented Generation) est possible via d'autres méthodes d'adaptation, chacune avec ses avantages, ses limites, et ses besoins en ressources. Voici un panorama clair et synthétique :
3 grandes approches pour spécialiser un LLM sans RAG
| Méthode | Description courte | Avantages | Inconvénients / Pré-requis |
|---|---|---|---|
| 1. Fine-tuning | Ré-entraîner le modèle avec de nouvelles données supervisées | Haute performance, spécialisation forte | Nécessite beaucoup de ressources + données |
| 2. Instruction tuning / SFT | Affiner le modèle avec des exemples d’instructions + réponses | Moins coûteux que le full fine-tune | Besoin d’exemples bien structurés |
| 3. LoRA / PEFT | Adapter via des Poids Légers (Low Rank Adaptation) | Léger, rapide, peut se faire localement | Moins performant que le fine-tuning complet |
1. Fine-tuning classique
Tu reprends un LLM pré-entraîné (ex. LLaMA, Mistral) et tu le ré-entraînes avec tes propres données spécialisées.
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Exemple : Tu veux qu’il parle comme un expert fiscaliste → tu le nourris avec des Q/R juridiques, articles fiscaux, etc.
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Tu modifies tous les poids du modèle.
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Nécessite une GPU puissante, beaucoup de RAM et des centaines ou milliers d’exemples.
2. Instruction tuning / SFT (Supervised Fine-Tuning)
Tu n’apprends pas sur des textes bruts mais sur des paires "instruction / réponse".
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Exemple : "Explique la différence entre TVA intracommunautaire et nationale." + sa réponse experte.
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Tu rends le modèle meilleur pour répondre à des instructions dans ton domaine.
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Moins lourd que le fine-tuning complet car :
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On part souvent d’un modèle déjà instruction-tuned (comme Mistral-Instruct, Zephyr, etc.)
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On adapte seulement à un domaine ou style précis (juridique, médical, RH, etc.)
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Nécessite :
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Un dataset de type {instruction: "...", response: "..."}
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Un entraînement plus court (quelques heures sur un GPU A100 peuvent suffire)
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Outils utiles : Hugging Face Transformers +
trl, Axolotl, OpenChat, etc.
3. LoRA / PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
LoRA = Low-Rank Adaptation, PEFT = Parameter-Efficient Fine-Tuning
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Tu n’entraînes que quelques "couches d’adaptation", pas tout le modèle.
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Tu gardes le modèle de base gelé, et tu ajoutes des modules entraînables très légers.
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Cela permet :
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De fine-tuner sur un laptop ou une petite instance GPU,
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De charger plusieurs spécialisations dynamiquement (ex : un modèle généraliste, un médical, un RH, etc.)
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Très populaire dans l'écosystème open-source (OpenHermes, Mistral-LoRA, etc.)
Comparatif rapide (hors RAG)
| Approche | Complexité | Données requises | Coût | Utilisable localement |
|---|---|---|---|---|
| Fine-tuning complet | Élevée | Très nombreuses | Élevé | Non (gros setup) |
| Instruction tuning | Moyenne | Structurées | Moyen | Oui (avec setup léger) |
| LoRA / PEFT | Faible | Structurées | Faible | Oui (très accessible) |
Tu veux te spécialiser dans un domaine ?
Si tu me dis lequel (RH, finance, droit, médical, etc.), je peux :
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te proposer un dataset à fine-tuner,
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t’aider à choisir entre LoRA ou SFT,
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ou te fournir un script Hugging Face prêt à l’emploi.
