Pré-entraînement

term_id: pre_training

Category: training_techniques

Definition

Le pré-entraînement est une technique fondamentale en apprentissage profond où un modèle apprend des caractéristiques et des motifs larges à partir de masses de données, souvent sans étiquettes. Ce processus permet au modèle de développer…

Summary

La phase initiale d’entraînement d’un modèle d’apprentissage automatique sur un grand jeu de données non étiqueté pour apprendre des représentations générales avant le réglage fin sur des tâches spécifiques.

Key Concepts

  • Apprentissage par transfert
  • Extraction de caractéristiques
  • Données à grande échelle
  • Réglage fin

Use Cases

  • Entraînement des modèles de langage BERT ou GPT
  • Initialisation des CNN avec les poids d’ImageNet
  • Construction de modèles fondamentaux pour l’IA multimodale

Code Example

1
2
3

from transformers import BertModel
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# Model is now pre-trained and ready for fine-tuning

Related