Terme du glossaire IA

Qu’est-ce que Hyperparamètre ?

Définition

Une valeur de configuration définie avant la formation, telle que le taux d'apprentissage, la taille du lot ou la profondeur.

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Termes associés

Taux d'apprentissageUn hyperparamètre de formation contrôlant la quantité de paramètres modifiés à chaque étape de mise à jour.Ensemble d'évaluationUn ensemble de données conservé utilisé pour mesurer la qualité du modèle après la formation.GénéralisationDans quelle mesure un modèle fonctionne-t-il sur de nouvelles données invisibles en dehors de l'ensemble d'entraînement.Pré-formationFormation initiale de modèles à grande échelle sur des données larges avant adaptation en aval.Perte de formationLa valeur d'erreur du modèle calculée pendant la formation et optimisée à la baisse au fil du temps.IA constitutionnelleUne approche de formation et de formation des comportements où les résultats du modèle sont guidés par un ensemble fixe de principes écrits.

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Hyperparameter TuningBayesian Optimization for Hyperparameters

Voir aussi

Human-in-the-LoopIn-Context LearningHallucinationInferenceGuardrailsInference-Time ComputeGround TruthInstruction Tuning