Entraînement IA

La page Entraînement IA vous permet de collecter, organiser et exporter des paires de données d'entraînement pour le fine-tuning de modèles de langage.

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Que sont les paires d'entraînement ?

Une paire d'entraînement se compose d'un prompt utilisateur et d'une réponse du modèle. En collectant des paires de haute qualité, vous constituez un jeu de données qui peut être utilisé pour affiner un modèle afin qu'il se comporte comme vous le souhaitez.

Comment les paires sont collectées

Les paires d'entraînement sont automatiquement capturées à partir de vos interactions avec la fonctionnalité Canvas AI de l'Atelier d'Outils. Lorsque l'IA génère du code d'outil, propose des améliorations ou fournit des analyses, chaque interaction devient une paire d'entraînement stockée dans IndexedDB.

Organiser les données

L'interface principale affiche un tableau de toutes les paires d'entraînement collectées. Pour chaque paire, vous pouvez :

Accepter ou rejeter

• Accepter -- Marquer la paire comme donnée d'entraînement de haute qualité
• Rejeter -- La marquer comme inadaptée (mauvaise sortie, hallucination, etc.)

Modifier les réponses

Cliquez sur n'importe quelle réponse pour la modifier. C'est utile lorsque la sortie du modèle était presque correcte mais nécessite une correction -- vous obtenez la bonne réponse sans repartir de zéro.

Étiquetage

Ajoutez des étiquettes pour organiser les paires par sujet, niveau de qualité ou toute catégorie personnalisée. Les étiquettes vous aident à filtrer et exporter des sous-ensembles spécifiques.

Opérations en masse

Sélectionnez plusieurs paires pour :

• Accepter/rejeter en masse -- Définir le statut de nombreuses paires d'un coup
• Ajouter des étiquettes en masse -- Appliquer une étiquette à toutes les paires sélectionnées
• Supprimer -- Retirer les paires non désirées

Filtrage

Filtrez la liste des paires d'entraînement par :

• Statut -- Acceptées, rejetées ou non examinées
• Étiquettes -- Afficher uniquement les paires avec des étiquettes spécifiques
• Recherche -- Recherche en texte libre dans les prompts et les réponses

Export

Sélectionnez les paires à exporter (ou utilisez les filtres pour affiner), puis cliquez sur Exporter. Le jeu de données exporté peut être utilisé avec des outils et frameworks de fine-tuning.

Statistiques

L'en-tête de la page affiche des statistiques agrégées :

• Nombre total de paires collectées
• Nombre d'acceptées vs. rejetées
• Répartition des étiquettes

Astuces

• La qualité prime sur la quantité -- Un petit jeu de données soigneusement organisé produit de meilleurs résultats de fine-tuning qu'un grand jeu de données bruité.
• Modifiez plutôt que de jeter -- Si une réponse est correcte à 80 %, la modifier est plus efficace que de régénérer à partir de zéro.
• Utilisez les étiquettes stratégiquement -- Étiquetez par capacité (par ex., "code-gen", "api-tools", "explication") pour créer des sous-ensembles d'entraînement ciblés.