Du jeu de données à la réponse

Du jeu de données à la réponse A workflow diagram generated by Archify. 01 / Données 02 / Entraînement 03 / Modèle 04 / Utilisation Préparer Ajuster les paramètres Produire Jeu de données · exemples bruts · Données › Préparer Jeu de données exemples bruts Préparation · nettoyer et découper · Données › Préparer Préparation nettoyer et découper Entraînement · prédire puis corriger · Entraînement › Ajuster les paramètres Entraînement prédire puis corriger Évaluation · tester sans mémoriser · Entraînement › Ajuster les paramètres Évaluation tester sans mémoriser Poids appris · paramètres figés · Modèle › Ajuster les paramètres Poids appris paramètres figés Entrée · texte, image ou son · Utilisation › Produire Entrée texte, image ou son Inférence · calcul avec les poids · Modèle › Produire Inférence calcul avec les poids Résultat · sortie à vérifier · Utilisation › Produire Résultat sortie à vérifier lots ajustements tokens prédiction Legend User UI Agent logic Policy Context / trace Cloud service External system

La distinction essentielle

  • • L’entraînement modifie les poids du modèle
  • • L’inférence utilise ces poids sans les réécrire
  • • Une réponse fluide reste une prédiction, pas une preuve

À retenir

  • • Les données déterminent ce que le modèle peut apprendre
  • • L’évaluation doit utiliser des exemples séparés
  • • Chaque sortie importante mérite une vérification