Fine-tuning

Vad är Fine-tuning?

Fine-tuning (finjustering) är processen att ta en redan förtränad AI-modell (en så kallad Foundation model) och träna den vidare på ett mindre, specifikt dataset. Istället för att bygga en modell från grunden, vilket kräver enorma mängder Big Data och beräkningskraft, tar man en generell modell som GPT-4 och lär den "specialkunskaper" inom exempelvis juridik, medicin eller ett företags specifika supportrutiner.

Varför Fine-tuning är viktigt

Generella modeller är "duktiga på allt men experter på inget". Genom Fine-tuning kan företag skapa en modell som förstår intern terminologi, följer strikta varumärkesriktlinjer eller presterar betydligt bättre på en specifik uppgift. Det är ofta steget som krävs för att gå från en imponerande demo till en verksamhetskritisk applikation.

Hur fungerar Fine-tuning i praktiken?

Processen bygger på så kallad "Transfer Learning".

• Förträning: Modellen har redan lärt sig språkets struktur och allmän kunskap.
• Specialisering: Man matar modellen med exempel (t.ex. tusentals tidigare kundtjänst-svar) där man visar: "När kunden frågar X, ska du svara Y".
• Justering: Modellens inre parametrar justeras något för att prioritera mönstren i den nya datan, utan att glömma allt den lärde sig från början.

Vanliga frågor om Fine-tuning

Är Fine-tuning bättre än Prompt Engineering?

De kompletterar varandra. Prompt Engineering är snabbt och billigt för att styra modellen. Fine-tuning krävs när prompten inte räcker till, till exempel för att lära modellen en helt ny skrivstil eller mycket specifik fakta.

Kräver det mycket data?

Mycket mindre än att träna från grunden, men du behöver ofta hundratals eller tusentals högkvalitativa exempel för att få ett bra resultat.

Viktiga punkter att ta med sig:

• Fine-tuning gör en generell AI-modell till en specialist.
• Används för att anpassa stil, ton och faktakunskap.
• Kräver ett kurerat dataset men mindre datorkraft än grundträning.