Spécialiser un LLM en prof de math

 

spécialiser un LLM pour résoudre des problèmes de maths/physique

Tu as 2 voies principales :

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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."
}

• Tu l’entraînes à penser étape par étape, à l’image de Chain-of-Thought (CoT).

• Ça améliore sa rigueur, surtout en physique/maths où les étapes comptent.

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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

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Étapes concrètes pour entraîner ton modèle :

1. Choisir un modèle de base (ex. Mistral-7B-Instruct, Zephyr, OpenChat-3.5)

2. Préparer ton dataset au format JSONL :

   json
   {"instruction": "...", "response": "..."}
   

3. Utiliser PEFT + LoRA avec un framework comme :

   • Axolotl (très complet)

   • trl (Transformer Reinforcement Learning lib)

4. Lancer l’entraînement LoRA sur un GPU (locally ou sur Google Colab / RunPod / Paperspace)

5. Tester ton modèle en local (ex : avec text-generation-webui ou un script Python)

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Bonus : Tu veux générer ton propre dataset ?

• Tu peux utiliser GPT-4 pour te générer automatiquement des centaines de problèmes avec solutions détaillées.

• Ou combiner ça avec des outils comme SymPy pour vérifier/structurer les calculs.

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Souhaites-tu :

• Un exemple de script pour fine-tuner sur GSM8k ?

• 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.

Mettre à jour ou spécialiser un modèle LLM sans utiliser du RAG

 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 :

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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

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1. Fine-tuning classique

Tu reprends un LLM pré-entraîné (ex. LLaMA, Mistral) et tu le ré-entraînes avec tes propres données spécialisées.

• Exemple : Tu veux qu’il parle comme un expert fiscaliste → tu le nourris avec des Q/R juridiques, articles fiscaux, etc.

• Tu modifies tous les poids du modèle.

• Nécessite une GPU puissante, beaucoup de RAM et des centaines ou milliers d’exemples.

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2. Instruction tuning / SFT (Supervised Fine-Tuning)

Tu n’apprends pas sur des textes bruts mais sur des paires "instruction / réponse".

• Exemple : "Explique la différence entre TVA intracommunautaire et nationale." + sa réponse experte.

• Tu rends le modèle meilleur pour répondre à des instructions dans ton domaine.

• Moins lourd que le fine-tuning complet car :

  • On part souvent d’un modèle déjà instruction-tuned (comme Mistral-Instruct, Zephyr, etc.)

  • On adapte seulement à un domaine ou style précis (juridique, médical, RH, etc.)

• Nécessite :

  • Un dataset de type {instruction: "...", response: "..."}

  • Un entraînement plus court (quelques heures sur un GPU A100 peuvent suffire)

• Outils utiles : Hugging Face Transformers + trl, Axolotl, OpenChat, etc.

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3. LoRA / PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)

LoRA = Low-Rank Adaptation, PEFT = Parameter-Efficient Fine-Tuning

• Tu n’entraînes que quelques "couches d’adaptation", pas tout le modèle.

• Tu gardes le modèle de base gelé, et tu ajoutes des modules entraînables très légers.

• Cela permet :

  • De fine-tuner sur un laptop ou une petite instance GPU,

  • De charger plusieurs spécialisations dynamiquement (ex : un modèle généraliste, un médical, un RH, etc.)

• Très populaire dans l'écosystème open-source (OpenHermes, Mistral-LoRA, etc.)

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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)

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Tu veux te spécialiser dans un domaine ?

Si tu me dis lequel (RH, finance, droit, médical, etc.), je peux :

• te proposer un dataset à fine-tuner,

• t’aider à choisir entre LoRA ou SFT,

• ou te fournir un script Hugging Face prêt à l’emploi.