Oui et non. Un modèle peut être entraîné avec des Giga ou Pétaoctets de données et ne peser que quelques centaines de Mégaoctets ou quelques Gigaoctets. Aucune méthode de compression ne permet ça (non, les bombes de décompression, ça compte pas).
Le modèle est entraîné de façon à réaliser un contenu similaire à ce qu'il a eu en entrée sans que cette entrée soit enregistrée dans le modèle. Mais parfois, des données d'entraînement peuvent être recrachées; ça arrive surtout si les données d'entrées sont redondantes ou très similaires; on peut dire que c'est un jeu de donnée de mauvaise qualité.
Il faut considérer ça comme un bug. Mais ça arrive. Merci d'avoir regardé la vidéo, n'oubliez pas de vous abonner.
[^] # Re: Any purpose
Posté par ted (site web personnel) . En réponse au journal L'OSI publie une définition de l'IA "opensource"... mais pas trop?. Évalué à 2.
Oui et non. Un modèle peut être entraîné avec des Giga ou Pétaoctets de données et ne peser que quelques centaines de Mégaoctets ou quelques Gigaoctets. Aucune méthode de compression ne permet ça (non, les bombes de décompression, ça compte pas).
Le modèle est entraîné de façon à réaliser un contenu similaire à ce qu'il a eu en entrée sans que cette entrée soit enregistrée dans le modèle. Mais parfois, des données d'entraînement peuvent être recrachées; ça arrive surtout si les données d'entrées sont redondantes ou très similaires; on peut dire que c'est un jeu de donnée de mauvaise qualité.
Il faut considérer ça comme un bug. Mais ça arrive. Merci d'avoir regardé la vidéo, n'oubliez pas de vous abonner.
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