Découverte de l’importance de l’adéquation du modèle
Objectifs de formation
Une fois cette unité terminée, vous pourrez :
- Découvrir pourquoi l’adéquation du modèle est importante pour votre tâche spécifique
- Appliquer les principes de sélection de modèle
- Tester des modèles efficacement pour trouver celui qui convient le mieux à votre tâche
- Prendre des décisions éclairées en vous appuyant sur des données, et non des hypothèses
L’importance de l’adéquation du modèle
Dans le générateur d’instructions génératives, vous pouvez choisir le modèle qui alimente votre instruction générative. Le fait d’avoir le choix implique de prendre des décisions, et le modèle le plus récent ou le plus puissant n’est pas toujours le plus adapté à votre tâche. Ce qui compte, c’est la performance du modèle dans votre cas d’utilisation spécifique. Cela signifie que vous devez effectuer des tests et procéder à des vérifications.
Cela s’apparente à choisir le four adéquat : un four à convection est idéal pour rôtir, mais peut dessécher une génoise délicate. Le choix de l’outil approprié dépend de ce que vous réalisez, et la seule façon d’être sûr de disposer du bon outil est de le tester.
Les quatre principes de sélection de modèles
Principe 1 - Spécificité de la tâche : chaque modèle excelle dans des tâches différentes. Un modèle performant pour la synthèse ne sera pas forcément le meilleur pour l’écriture créative. Testez votre cas d’utilisation spécifique.
Principe 2 - Les performances plutôt que la récence : plus récent ne signifie pas meilleur. Ce qui compte, ce sont les performances du modèle dans le cadre de votre tâche spécifique. Évaluez des résultats concrets.
Principe 3 - Compromis entre coût et précision : les modèles plus puissants sont souvent plus onéreux. Parfois, un modèle plus rapide et moins coûteux donne des résultats tout à fait satisfaisants. Effectuez des tests pour trouver le bon équilibre.
Principe 4 - Cohérence et fiabilité : pour une utilisation en production, vous avez besoin de résultats cohérents. Testez un modèle plusieurs fois pour vous assurer qu’il produit de manière fiable la qualité dont vous avez besoin.
Exemple de comparaison de traductions
Examinons un exemple qui illustre l’importance des tests.
Tâche : traduire des conversations de support client de l’anglais vers l’espagnol pour les membres hispanophones de l’équipe.
Modèles testés :
- Modèle A (plus ancien, largement utilisé)
- Modèle B (nouvelle version)
Résultats :
- Modèle A : 95 % de précision sur 100 traductions de test
- Modèle B : 87 % de précision sur 100 traductions de test
Conclusion : pour cette tâche de traduction spécifique, l’ancien modèle A a surpassé le modèle B, plus récent, de 8 points de pourcentage. L’équipe a choisi le modèle A, non pas parce qu’il était plus récent, mais parce qu’il offrait de meilleurs résultats pour son besoin spécifique.
Lignes directrices pour la sélection des modèles
Type de tâche | Approche recommandée |
|---|---|
Résumé de texte | Tester plusieurs modèles ; mesurer la précision des points clés conservés |
Génération d’e-mails destinés aux clients | Tester la cohérence du ton et la précision de la personnalisation |
Extraction de données | Tester la précision (réponses correctes) par rapport au rappel (ensemble des réponses trouvées) |
Réécriture de contenu | Tester la cohérence du style et l’adhésion aux instructions |
Tâches multilingues | Toujours tester les modèles propres à une langue ; ne pas supposer que les modèles généraux fonctionnent de manière équivalente |
Méthodologie de test
Pour choisir votre modèle, procédez comme suit.
- Définissez les critères de réussite. À quoi correspond un « bon » résultat pour votre tâche ? Identifiez 2 à 3 critères mesurables.
- Créez des données test. Préparez 10 à 20 exemples représentatifs correspondant à des cas d’utilisation réels.
- Testez chaque modèle. Exécutez votre instruction générative sur chaque modèle candidat à l’aide des données de test.
- Mesurez les résultats. Attribuez une note à chaque sortie par rapport à vos critères de réussite.
- Analysez les données. Quel modèle a fourni les meilleures performances selon vos critères ? La différence était-elle significative ?
- Faites votre choix en vous appuyant sur les données. Choisissez le modèle qui a obtenu les meilleurs résultats pour votre cas d’utilisation réel, et n’effectuez pas votre choix en fonction de sa réputation ou de sa date de sortie.
La sélection d’un modèle n’a pas à être compliquée. Définissez ce qui constitue un bon résultat, réalisez des tests avec des données réelles et laissez les résultats guider votre décision. Dans la dernière unité, vous mettrez tout cela en pratique, et apprendrez à tester, à itérer et à déployer vos instructions génératives en vue d’une utilisation en conditions réelles.