ENTRAÎNEMENT DES LLM POUR LES ENTREPRISES

Fine-tuning des LLM pour des domaines spécifiques

International

Vue d'ensemble

Le fine-tuning (ou réglage fin) d'un LLM (Large Language Model) consiste à ajuster un modèle de langage pré-entraîné afin de l'adapter à des tâches ou des domaines spécifiques. Cela signifie qu'au lieu d'entraîner le modèle à partir de zéro, celui-ci est formé uniquement avec des données supplémentaires pour accroître sa compétence dans des tâches particulières, telles que la traduction, le résumé de texte ou la réponse à des questions spécifiques. Ce processus permet de personnaliser et de spécialiser le modèle, améliorant ainsi ses performances pour des applications précises sans avoir à l'entraîner intégralement. Le fine-tuning est une technique courante dans l'apprentissage par transfert et s'est avéré efficace pour adapter des modèles généraux à des applications plus ciblées.

Défi et besoins

L'entreprise fait face à une croissance constante de sa base de clients et a, par conséquent, connu une augmentation des demandes de support technique et d'assistance client. L'équipe de support est débordée par le volume de requêtes et peine à fournir des réponses rapides et précises aux questions des clients. De plus, de nombreux clients posent des questions techniques spécifiques sur les produits et services de l'entreprise, ce qui exige une compréhension approfondie de la terminologie technique.

Solution proposée par Pangeanic

Utiliser le fine-tuning d'un modèle de langage pré-entraîné pour relever ces défis. Pangeanic peut adapter un modèle de langage aux besoins spécifiques de votre secteur et de vos produits.

Technologie

Comment cela fonctionne-t-il ?

Nous pouvons adapter les modèles à divers contextes disposant d'une documentation étendue et où l'on souhaite que le modèle soit capable de répondre à une grande variété de questions. Précisément dans ce domaine, les LLM peuvent être d'une grande utilité pour la création de chatbots de service client ou même pour l'implémentation de chatbots internes au sein d'une entreprise.

Dans ce cas, il s'agit d'un LLM auquel nous fournissons tous les manuels de procédures de l'entreprise, couvrant des domaines tels que les systèmes, les incidents techniques et les manuels de produits, entre autres. Grâce à ce processus d'apprentissage, le modèle pourrait générer des réponses à des questions externes et éviter la surcharge de messages pour l'équipe de support technique, telles que : « Quelle est la procédure pour la réparation du matériel ? », « Quel est le numéro de téléphone en cas d'urgence ? », et bien d'autres requêtes similaires. Cette approche pourrait révolutionner la manière dont les entreprises gèrent l'information et la communication externe.

Nos gusta la filosofía de trabajo de Pangeanic así como su profesionalidad. Su constante trabajo de escucha activa hacia el cliente les hace mejorar cada día más y esa, bajo mi punto de vista, es una de sus grandes cualidades.

Rafael de Jorge

Director de Marketing - Onahotels

Servicio rápido y eficiente. Encontramos la creación de una base de datos de traducciones realizadas por parte de Pangeanic una herramienta muy útil para otras ocasiones y/o trabajos similares.

Chloe Wu

Hisense

La calidad es excelente, como de costumbre. El texto de origen cambió muchas veces durante el proceso de traducción. Pangeanic reaccionó rápidamente a los cambios, lo cual nos ayudó mucho.

Eisuke Seki

ES Japan

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