Comment entraîner un grand réseau de neurones pour ses propres tâches : le fine-tuning de DeepSeek

En 2025, le fine-tuning de grands modèles comme DeepSeek-R1 est devenu plus accessible : les développeurs peuvent désormais entraîner des réseaux de neurones sur leurs propres données sans coûts énormes.

Qu'est-ce que le fine-tuning et pourquoi l'utiliser ?

Le fine-tuning permet d'adapter un modèle prêt à l'emploi (par exemple DeepSeek-R1 ou Llama) aux tâches spécifiques d'une entreprise. C'est plus avantageux qu'un entraînement from scratch et cela demande moins de temps et de ressources.

Quels modèles Together AI prend-elle désormais en charge ?

La plateforme prend en charge les plus grands modèles ouverts : DeepSeek-R1, Qwen3-235B et Llama 4 Maverick, tous dotés de plus de 100 milliards de paramètres.

Pourquoi l'entraînement des grands réseaux de neurones était-il

auparavant compliqué ? Le fine-tuning de modèles géants exigeait une solide expérience en ingénierie ML et restait coûteux. Together AI a optimisé son architecture pour simplifier cette tâche pour les développeurs.

Quels modèles peut-on entraîner sur Together AI ?

DeepSeek-R1, Qwen3-235B et Llama 4 Maverick sont des modèles ouverts qui obtiennent, sur certaines tâches, des résultats proches de ceux des meilleurs modèles propriétaires.

Qu'est-ce que le fine-tuning d'un réseau de neurones ?

Le fine-tuning consiste à adapter un réseau de neurones déjà entraîné aux tâches spécifiques d'une entreprise. Plutôt que de partir de zéro (ce qui est coûteux et difficile), on utilise un modèle existant et on l'ajuste sur de nouvelles données.

Quels modèles peut-on entraîner en 2025 ?

Le fine-tuning est disponible pour les modèles de plus de 100 milliards de paramètres : DeepSeek-R1, Qwen3-235B et Llama 4 obtiennent des résultats proches de ceux des meilleurs modèles propriétaires.