Le transfert de connaissances en IA est le processus par lequel les connaissances d'un
modèle d'IA déjà
entraîné sont exploitées pour une autre tâche ou transférées à un autre modèle, permettant de réutiliser les apprentissages précédents et de réduire les ressources nécessaires pour
entraîner à partir de zéro.
Ce concept est fondamental pour améliorer l'efficacité du développement des
modèles d'IA. Comme lorsqu'une personne applique des connaissances antérieures pour apprendre quelque chose de nouveau plus rapidement, le transfert de connaissances permet aux modèles de tirer parti des apprentissages précédents.
Dans l'une de ses formes, l'apprentissage par transfert, un modèle
entraîné sur une tâche générale est ajusté pour une tâche spécifique, comme passer de la reconnaissance générale d'images à l'identification d'espèces particulières.
Une autre technique clé est la
distillation de modèles, où un grand modèle transfère ses connaissances à un plus petit, maintenant les performances avec une consommation informatique réduite.
Le
fine-tuning spécialise un modèle pré-
entraîné pour une tâche concrète sans l'
entraîner depuis le début, réduisant les données et les coûts. L'
entraînement multi-tâche permet d'apprendre plusieurs tâches simultanément, optimisant la capacité de généralisation.
Le transfert de connaissances facilite la création de modèles plus efficaces, adaptables et accessibles pour diverses applications.