Les modèles pré-entraînés notamment GPT, BERT et LLaMA et d'autres ont bouleversé le monde de l’intelligence artificielle en fournissant des fondations solides pour une variété de tâches. Toutefois, leur réelle valeur réside dans leur capacité d’adaptation à des cas d'utilisation et à des ensembles de données particuliers. Dans cette session, nous explorerons les techniques essentielles de fine tuning, les outils disponibles ainsi que des exemples concrets d’applications concrètes. Les participants exploreront les méthodes les plus efficaces pour adapter les modèles pré-entraînés à des domaines bien précis tout en améliorant les performances et les ressources disponibles. Nous aborderons aussi des difficultés que nous pouvons rencontrer comme le surapprentissage, les limitations de calcul et les questions éthiques liées à l'adaptation des Llms.