Je travaille sur un LLM et je cherche une approche méthodologique solide. Quels sont, selon vous, les étapes clés depuis la collecte de données jusqu’au fine‑tuning, en passant par le pré‑traitement et l’évaluation? Quels critères privilégiez‑vous pour choisir une architecture de base, et comment organisez‑vous le suivi des métriques de performance? J’aimerais aussi connaître vos astuces pour gérer les biais et optimiser l’utilisation des ressources compute. Vos retours d’expérience et bonnes pratiques seraient vraiment utiles pour affiner ma feuille de route. Merci d’avance pour vos idées ! 🚀
Conseils généraux pour structurer un projet de développement de LLM
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Pour un projet LLM, je débute (maladroitement) par la collecte des données, le nettoyage / tokenisation, la création des jeux train/validation, le choix d’une architecture de base (taille, type de transformer, modèle pré‑entraîné) et enfin le fine‑tuning.
Je trace la loss, la perplexité et les métriques spécifiques sur un tableau de bord (wandb, TensorBoard) pour choisir le modèle qui équilibre capacité et coût GPU.
Côté biais, je filtre les exemples problématiques et ajoute des pénalités de régularisation, et pour le compute j’opte pour le mixed‑precision, le gradient‑checkpointing et l’early‑stopping, tout en me demandant comment je n’ai pas encore explosé mon budget 😅💻.