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Terme du glossaire IA

Qu’est-ce que Perte de formation ?

Définition

La valeur d'erreur du modèle calculée pendant la formation et optimisée à la baisse au fil du temps.

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Fonction de perteUn objectif mathématique qui quantifie l'erreur de prédiction lors de l'entraînement.Dérive du modèleDégradation des performances au fil du temps, à mesure que les conditions réelles s'écartent des hypothèses de formation.Calcul au moment du testCalcul d'inférence supplémentaire utilisé lors de la génération de réponses pour améliorer la qualité ou le raisonnement.Dérive des donnéesUn changement dans les données d'entrée du monde réel au fil du temps qui peut dégrader les performances du modèle.HyperparamètreUne valeur de configuration définie avant la formation, telle que le taux d'apprentissage, la taille du lot ou la profondeur.Seuil de connaissanceLe dernier moment reflété dans les données d’entraînement d’un modèle.

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Voir aussi

Transformer Unsupervised Learning Transfer Learning Validation Set Top-p (Nucleus) Sampling Vector Database Top-k Sampling Vision-Language Model (VLM)