La qualit\u00e9 plut\u00f4t que la quantit\u00e9 est un clich\u00e9 parce que c’est vrai. Mais tu as toujours besoin de quantit\u00e9. Le d\u00e9fi est de g\u00e9n\u00e9rer 1 000 paires DPO sans introduire du bruit qui sabote le signal d’entra\u00eenement.<\/p>\n
Ce guide traverse le pipeline. Ce n’est pas de la magie. C’est de la discipline.<\/p>\n
N’invente pas de requ\u00eates. Utilise les requ\u00eates r\u00e9elles d’utilisateurs, les questions de ton domaine, les cas limites que ton mod\u00e8le rencontre r\u00e9ellement. Si tu entra\u00eenes un mod\u00e8le pour le support client, utilise de vrais tickets de support. Si c’est la g\u00e9n\u00e9ration de code, utilise les rapports de bugs r\u00e9els.<\/p>\n
Les requ\u00eates r\u00e9elles ancr\u00e9es l’entra\u00eenement dans les modes de d\u00e9faillance r\u00e9els. Les requ\u00eates synth\u00e9tiques encodent souvent les biais de celui qui les a \u00e9crites.<\/p>\n
Pour chaque requ\u00eate, g\u00e9n\u00e8re 3-5 r\u00e9ponses candidates en utilisant ton mod\u00e8le de base ou un plus puissant. Utilise la temp\u00e9rature et des strat\u00e9gies de d\u00e9codage diff\u00e9rentes pour obtenir de la variation.<\/p>\n
Tu as besoin de variation pour trouver les vrais signaux de pr\u00e9f\u00e9rence. Si toutes les r\u00e9ponses sont similaires, il n’y a pas de signal \u00e0 apprendre.<\/p>\n
Ne te contente pas de marquer A vs B. Utilise une rubrique. Score la clart\u00e9, l’exactitude, la compl\u00e9tude, la s\u00e9curit\u00e9, la pertinence. Cela cr\u00e9e une coh\u00e9rence \u00e0 travers les annotateurs.<\/p>\n
Une rubrique \u00e9limine l’ambigu\u00eft\u00e9. Elle force les \u00e9valuateurs \u00e0 articuler pourquoi une r\u00e9ponse est meilleure. Cette clart\u00e9 devient ton signal d’entra\u00eenement.<\/p>\n
Pour chaque paire de pr\u00e9f\u00e9rence, enregistre non seulement \u00ab R\u00e9ponse A > R\u00e9ponse B \u00bb mais pourquoi. Qu’a fait A de juste que B a manqu\u00e9 ? Qu’a fait B de mal ?<\/p>\n
Cela transforme les donn\u00e9es de pr\u00e9f\u00e9rence brute en donn\u00e9es de raisonnement. Le mod\u00e8le apprend les principes derri\u00e8re la pr\u00e9f\u00e9rence, pas juste le motif de surface.<\/p>\n
Supprime les quasi-doublons. V\u00e9rifie l’accord des annotateurs (fiabilit\u00e9 inter-annotateurs). Signale les paires o\u00f9 les annotateurs ne sont pas d’accord \u2014 ce sont des cas limites peu clairs qui cr\u00e9ent du bruit.<\/p>\n
Un dataset avec 500 paires \u00e0 haut accord bat 2 000 paires o\u00f9 40% sont disput\u00e9es. La confiance compte.<\/p>\n
Formate tes paires de mani\u00e8re coh\u00e9rente. Entra\u00eene sur 100 paires, mesure l’impact. Si le signal est fort, mets \u00e0 l’\u00e9chelle \u00e0 500. S’il est faible, r\u00e9vise ta rubrique avant d’ajouter plus.<\/p>\n
Ne d\u00e9charge pas les 1 000 d’un coup. La validation incr\u00e9mentale attrape les probl\u00e8mes t\u00f4t.<\/p>\n
Ce pipeline applique l’intentionnalit\u00e9 \u00e0 chaque \u00e9tape. Chaque paire est examin\u00e9e, ancr\u00e9e et expliqu\u00e9e. Le mod\u00e8le entra\u00eene sur du signal, pas du bruit.<\/p>\n