Fine-tuning
Fine-tuning er prosessen der en eksisterende AI-modell trenes videre på spesifikke data for å gi bedre resultater i en avgrenset bruk.
Også kjent som: finjustering, finjustering av modell, modelltrening
Fine-tuning er prosessen der en allerede trent AI-modell trenes videre på domenespesifikke data — typisk noen tusen eksempler fra din egen virksomhet — slik at modellen blir bedre på akkurat den bruken du trenger. Resultatet er en modell som forstår bransjeterminologi, følger din bedrifts skrivestil eller klassifiserer dokumenter etter dine kategorier. Fine-tuning er kraftig, men også kostbart og tidkrevende. For de fleste bedrifter er RAG eller god prompt engineering tilstrekkelig — fine-tuning blir aktuelt når disse ikke gir god nok presisjon, eller når oppgaven krever særlig stilkonsistens.
Relaterte begreper
- LLM (Large Language Model) — En LLM er en stor språkmodell trent på enorme tekstmengder, som kan generere, oppsummere og analysere tekst på menneskelignende måte.
- Prompt engineering — Prompt engineering er kunsten å formulere instruksjoner til en språkmodell slik at den gir konsistente, presise og nyttige svar.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) — RAG er en teknikk der en språkmodell svarer ut fra bedriftens egne dokumenter — i stedet for kun den generelle treningen.