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Débutant Entraînement I

Instruct (Modèle Instruct)

Version d'un LLM fine-tuné pour suivre des instructions conversationnelles, par opposition au modèle de base.

Définition complète

Un modèle « instruct » est un LLM pré-entraîné qui a été affiné par Supervised Fine-Tuning (SFT) et souvent par RLHF sur des données d'instructions-réponses pour qu'il réponde utilement aux demandes des utilisateurs. Le modèle de base (base model) est brut : il complète le texte de manière statistique sans chercher à « aider ». Le modèle instruct a appris à interpréter les demandes, à structurer ses réponses et à refuser les demandes problématiques. La plupart des LLM disponibles pour le grand public (ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral Large) sont des modèles instruct. Dans les noms de modèles, « Instruct », « Chat » ou « IT » (Instruction Tuned) signalent cette variante. Le prompt système prend tout son sens avec les modèles instruct.

Termes associés

SFT (Supervised Fine-Tuning) Première étape d'alignement d'un LLM, entraîné sur des exemples curatés de paires instruction/réponse de qualité. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) Technique d'alignement utilisant des préférences humaines pour entraîner un LLM à être utile, inoffensif et honnête. Système Prompt (System Prompt) Instructions initiales invisibles à l'utilisateur définissant le comportement, la personnalité et les limites d'un LLM. Fine-tuning Processus d'entraînement supplémentaire d'un LLM pré-entraîné sur un dataset spécialisé pour l'adapter à une tâche précise.