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Articles dans Mistral...

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Apprendre à l'IA à « Réfléchir » : Le Moteur de Traces ReAct & Diversité

Apprendre à l’IA à “Réfléchir” : Le Moteur de Traces ReAct Dans l’article précédent, nous avons vu comment lora-factory transforme des spécifications OpenAPI en contrats techniques rigides via Pydantic. Aujourd’hui, nous plongeons dans le “carburant” de nos experts : la donnée synthétique de haute qualité. Entraîner un modèle sur de simples couples “Question -> Appel API” est l’erreur la plus commune dans le monde du fine-tuning. Cela crée des modèles “parrots” (perroquets) qui s’effondrent dès que la requête utilisateur s’écarte du script nominal ou contient des ambiguïtés. Read More...

Tagged ReAct, LLM, MLOps, LoRA, Fine-tuning, Cybersécurité, Dataset, Mistral, Synthetic Data

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La Forge Technique : Optimiser l'Entraînement avec Unsloth & QLoRA

La Forge Technique : Optimiser l’Entraînement avec Unsloth & QLoRA Une fois que nous disposons de données de haute qualité (le dataset ReAct de l’Article 2), il est temps de passer à la “forge”. Fine-tuner un modèle de 12 milliards de paramètres (comme Mistral-Nemo-12B) n’est pas une mince affaire sur du matériel grand public. Sans optimisation extrême, l’entraînement d’un expert métier pourrait prendre des heures, ce qui briserait le cycle d’itération rapide indispensable à notre usine. Read More...

Tagged Unsloth, QLoRA, Fine-tuning, Mistral, MLOps, LoRA, Cybersecurity, Training, GPU