Présentation du cours
Conception et évaluation de datasets pour le fine-tuning : formatage pour instruction tuning, stratégies de split train/validation/test, évaluation baseline et contrôles contre biais, fuite de données et qualité des données.
Méthodes pour concevoir et formater des jeux de données destinés à l’instruction tuning, avec exemples de structure attendue.
Stratégies de partition train/validation/test et impacts sur l’évaluation et la généralisation.
Évaluation baseline pour mesurer performances avant fine-tuning et établir références comparatives.
Contrôles qualité : détection de biais, prévention des fuites de données et bonnes pratiques pour assurer robustesse.
Compétences et thèmes abordés
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