Fine-tuning.
Proces dotrénování existujícího AI modelu na vlastních specifických datech, čímž se model přizpůsobí konkrétnímu oboru, stylu nebo úkolu.
Fine-tuning umožňuje vzít předtrénovaný velký jazykový model a přizpůsobit ho pro specifické potřeby. Místo trénování modelu od nuly (což stojí miliony dolarů) se model dotrénuje na menším datasetu vlastních dat – například na firemní komunikaci, odborných textech nebo specifickém formátu odpovědí.
Proces fine-tuningu upravuje váhy neuronové sítě tak, aby model lépe rozuměl terminologii vašeho oboru, dodržoval požadovaný styl komunikace nebo přesněji řešil konkrétní typy úkolů. Výsledkem je model, který se chová, jako by byl „odborníkem" ve vaší doméně.
Je důležité vědět, kdy fine-tuning použít a kdy stačí jiné přístupy. Pro většinu firemních případů je efektivnější začít s kvalitním prompt engineeringem nebo RAG řešením. Fine-tuning se vyplatí až tehdy, když potřebujete konzistentní specializované chování, které nelze dosáhnout pouze promptem – například specifický odborný jazyk nebo formát výstupů.
Chcete se dozvědět více? Podívejte se na mé služby.
Související pojmy.
Velký jazykový model (LLM)
Typ neuronové sítě natrénované na obrovském množství textu, která dokáže generovat, překládat a analyzovat přirozený jazyk s pozoruhodnou přesností.
Zjistit víceZáklady AIStrojové učení
Odvětví umělé inteligence, ve kterém se algoritmy učí z dat a zlepšují svůj výkon bez toho, aby byly explicitně naprogramovány pro každý konkrétní úkol.
Zjistit víceAI AgentiRAG
Technika (z anglického Retrieval-Augmented Generation), která obohacuje odpovědi AI modelu o informace z externích zdrojů dat a zvyšuje tak přesnost a aktuálnost odpovědí.
Zjistit víceAI AgentiAPI
Rozhraní, které umožňuje různým softwarovým aplikacím komunikovat mezi sebou. V kontextu AI slouží k programovému přístupu k jazykovým modelům a jejich integraci do vlastních aplikací.
Zjistit více