Module 2 : Affinage Complet
Comprendre l'Affinage Traditionnel
Ce module couvre l'approche traditionnelle de l'affinage où tous les paramètres du modèle sont mis à jour pendant l'entraînement. Bien que plus intensif en ressources, comprendre l'affinage complet est essentiel pour saisir pourquoi les méthodes PEFT ont été développées.
Ce que vous apprendrez
Dans ce module, vous allez :
- Comprendre l'affinage traditionnel et son fonctionnement
- Calculer les exigences computationnelles pour différentes tailles de modèles
- Apprendre sur l'oubli catastrophique et les stratégies d'atténuation
- Savoir quand l'affinage complet est toujours le bon choix
Structure du Module
| Chapitre | Sujet | Durée |
|---|---|---|
| Chapitre 1 | Approche Traditionnelle d'Affinage | 25 min |
| Chapitre 2 | Exigences Computationnelles | 30 min |
| Chapitre 3 | Oubli Catastrophique | 25 min |
| Quiz | Quiz Module 2 | 30 min |
Aperçu des Concepts Clés
Affinage Complet
Mise à jour de tous les paramètres du modèle pendant l'entraînement, offrant un potentiel de personnalisation maximal.
Mémoire GPU
La VRAM requise pour stocker les poids du modèle, les gradients, les états de l'optimiseur et les activations.
Oubli Catastrophique
Perte de connaissances précédemment acquises lors de l'entraînement sur de nouvelles données.
Accumulation de Gradients
Simulation de tailles de lots plus grandes en accumulant les gradients sur plusieurs passages avant.
Pourquoi c'est important
L'affinage complet représente la limite supérieure de ce qui est réalisable grâce à l'entraînement. Comprendre ses exigences et ses limitations vous aide à :
- Apprécier pourquoi les méthodes PEFT ont été développées
- Prendre des décisions éclairées sur le moment où l'affinage complet vaut le coût
- Planifier correctement les ressources de calcul pour vos projets
- Éviter les pièges courants comme l'oubli catastrophique
Prérequis
Avant de commencer ce module, vous devriez :
- Avoir complété le Module 1
- Comprendre les concepts de base des réseaux neuronaux
- Être familier avec les concepts de GPU/VRAM
- Avoir des connaissances de base en Python et PyTorch
Commençons !
Commencez avec Chapitre 1 : Approche Traditionnelle d'Affinage.
Temps estimé pour compléter ce module : 2 heures