Chapitre 3 : Études d'ablation

Comprendre ce qui fonctionne et pourquoi

Les études d'ablation testent systématiquement les composants pour comprendre leur contribution.

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Que faut-il ablater

Composant	Variations à tester
Rang LoRA	4, 8, 16, 32, 64
Modules cibles	Minimal → Complet
Taux d'apprentissage	Échelle logarithmique
Taille des données	100, 500, 1K, 5K
Époques	1, 2, 3, 5

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Cadre d'ablation

def run_ablation(base_config, param_name, param_values):
    """Exécute l'ablation pour un seul paramètre."""
    results = []
    
    for value in param_values:
        config = base_config.copy()
        config[param_name] = value
        
        # Entraîner
        model = train_model(config)
        
        # Évaluer
        score = evaluate_model(model)
        
        results.append({
            param_name: value,
            "score": score,
        })
    
    return results

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Présentation des résultats

Rang LoRA	Score de la tâche	Temps d'entraînement
4	85.2%	45 min
8	87.1%	50 min
16	88.3%	55 min
32	88.5%	65 min
64	88.4%	80 min

Conclusion : Le rang 16 offre le meilleur compromis qualité/efficacité.

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Meilleures pratiques

1. Changer une chose à la fois
2. Utiliser la même graine pour la reproductibilité
3. Exécuter plusieurs graines pour les résultats finaux
4. Tout documenter
5. Se concentrer sur les différences pratiques

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