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INTERMEDIATE

Fine-Tuning en IA : Débloquer le Potentiel des Modèles Pré-entraînés

Cette session explore le fine tuning des modèles pré-entraînés comme GPT et BERT, en présentant des techniques, outils et exemples d'applications concrètes. Les participants apprendront à adapter ces modèles à des domaines spécifiques, tout en abordant les défis du surapprentissage, des limitations de calcul et des enjeux éthiques.

Hajar GHARBI
Hajar GHARBIRS2i

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Friday, April 18, 17:00-17:30
Neuilly 251
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Les modèles pré-entraînés notamment GPT, BERT et LLaMA et d'autres ont bouleversé le monde de l’intelligence artificielle en fournissant des fondations solides pour une variété de tâches. Toutefois, leur réelle valeur réside dans leur capacité d’adaptation à des cas d'utilisation et à des ensembles de données particuliers. Dans cette session, nous explorerons les techniques essentielles de fine tuning, les outils disponibles ainsi que des exemples concrets d’applications concrètes. Les participants exploreront les méthodes les plus efficaces pour adapter les modèles pré-entraînés à des domaines bien précis tout en améliorant les performances et les ressources disponibles. Nous aborderons aussi des difficultés que nous pouvons rencontrer comme le surapprentissage, les limitations de calcul et les questions éthiques liées à l'adaptation des Llms.
modèles
adaptation
performances
éthiques
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Hajar GHARBI

Hajar GHARBI

RS2i

Morocco

Hajar GHARBI est une ingénieure en data basée à Paris. Sa passion pour les données s'exprime à travers son expertise en pipelines de données et la maitrise des technologies Big Data. Actuellement, Hajar poursuit également des études doctorales dans le domaine d’intelligence artificielle generative (GenAI). Passionnée par le développement de la communauté, Hajar s'implique dans des projets de collaboration et participe à des événements technologiques, partageant son savoir-faire à travers des ateliers et des interventions spécialisées.
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