Epoch (époque)
Un passage complet du jeu d'entraînement dans le modèle. Les fine-tunes font généralement 1 à 4 epochs ; chaque epoch en plus multiplie le coût GPU du run et, au-delà d'un certain point, provoque du surapprentissage.
Ce que c'est
Si ton jeu a 10 000 exemples et que tu entraînes sur 3 epochs, le modèle voit 30 000 exemples au total (dans un ordre aléatoire différent à chaque fois). Le temps réel et le coût GPU croissent presque linéairement avec le nombre d'epochs.
Pourquoi c'est important
Le nombre d'epochs est le curseur qui a l'effet le plus direct sur le coût d'un run. Plus n'est pas mieux : 1 à 3 epochs est standard pour un LoRA, et la perte de validation remonte généralement au-delà.