Agents-outils sous 2B · N°3
Entraîner le refus : 43 % → 93 %, et ce que ça coûte ailleurs Résumé exécutif Les deux premiers articles de cette série se terminaient sur la même réserve : « aucun LoRA n’a été mesuré ». Le second poussait plus loin — le refus ne se corrige pas par l’invite, il faut l’entraîner — en le présentant comme une hypothèse à éprouver.
Elle est éprouvée. 228 exemples de refus et vingt-deux minutes de GPU font passer le taux de refus correct de 42,9 % à 92,9 %, et les demandes dangereuses de 0/6 à 6/6, sans rien coûter à la sélection de fonction.
AnonyNER · N°2
Cartographier les logs disponibles : le problème du corpus pour l’anonymisation Entraîner un agent d’anonymisation pose un problème paradoxal : les données les plus utiles à l’entraînement sont précisément celles que personne ne partage. Les logs réels de production contiennent exactement les entités sensibles qu’on cherche à détecter — et c’est pour ça qu’ils restent dans les datacenters.
Cette contrainte a des conséquences directes sur la qualité des modèles. Cet article recense les corpus disponibles, leur niveau de sanitisation, leur densité en entités sensibles, et la façon dont on peut les compléter par des données synthétiques.