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Comment constituer une équipe de Data Trainers pour perfectionner vos LLM ?

purity muriuki

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Data Trainers

Pour optimiser les modèles de langage de grande échelle (LLM), de plus en plus d’entreprises constituent des équipes de Data Trainers professionnels, afin de travailler sur les grands ensembles de données (ou datasets) nécessaires à l’entraînement des modèles. Ces experts jouent un rôle de premier plan dans la préparation, la qualification et la validation des données utilisées pour perfectionner les LLM. On vous explique comment recruter les meilleurs profils possibles pour vous aussi avoir un LLM spécifique, adapté à votre métier !

Définition du profil idéal :

Le Data Trainer idéal possède de solides connaissances en Data Science, idéalement en programmation, et / ou une expertise fonctionnelle (linguistique, médecine, ingénierie, etc.). La capacité à gérer de grands ensembles de données textuelles et à comprendre les subtilités linguistiques est également indispensable pour ce type de travail.

Recrutement :

Le recrutement efficace de ces professionnels passe par la publication d’offres sur des plateformes spécialisées comme LinkedIn, ainsi que dans des forums et conférences dédiés à l’intelligence artificielle. Les universités proposant des cursus en data science sont également d’excellents viviers de talents. Attention toutefois : il s’agit d’un métier nouveau, et il semble difficile de demander plusieurs d’années d’expérience ou un parcours spécifique. La plupart de ces profils se sont formés sur le tas. Certains ont également une expérience en préparation de données pour des modèles de détection d’objet, par exemple (les compétences sont proches).

Processus de sélection :

Il est conseillé d’intégrer des tests pratiques et des entretiens techniques pour évaluer les compétences des candidats, notamment leur aptitude à collaborer sur des projets complexes et à manipuler des données.

Avantages d’une équipe spécialisée :

Avoir une équipe dédiée permet d’alimenter constamment vos LLM avec des données de qualité, d’ajuster les algorithmes selon les besoins spécifiques et de maintenir les modèles à jour. Cela améliore significativement la précision et la pertinence des réponses générées par les LLM, et cela évite surtout les fameuses hallucinations des modèles d’intelligence artificielle !

Recours à des outils et services spécialisés :

Les Data Trainers utilisent des plateformes spécialisées comme Argilla, SuperAnnotate, ou Label Studio pour annoter et gérer les données. Ces outils facilitent la préparation des données pour les LLM. Pour les entreprises cherchant à externaliser cette compétence, des entreprises comme Innovatiana proposent des services de Data Trainers spécialisés et des annotateurs de données formés pour travailler avec les LLM.Plus d’informations peuvent être trouvées directement sur le site d’Innovatiana.

En résumé, constituer une équipe de Data Trainers qualifiés est une démarche stratégique pour toute entreprise souhaitant exploiter au mieux les capacités des LLM. Cela nécessite une sélection rigoureuse, un investissement dans les bonnes technologies et, éventuellement, le partenariat avec des spécialistes de la préparation des données pour l’IA !

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