Fine-tuning
Simpele Uitleg
Fine-tuning is het verder trainen van een bestaand AI model op jouw specifieke data om het te specialiseren voor jouw use case.
Technische Definitie
Fine-tuning is transfer learning waarbij een pre-trained LLM verder wordt getraind op domain-specific data. Weights worden aangepast via gradient descent on custom dataset. Twee approaches: full fine-tuning (alle weights) of parameter-efficient (LoRA, adapters). Vereist 100-10,000+ examples en GPU resources.
Waarom Dit Belangrijk Is
Fine-tuning maakt models beter in specifieke tasks zonder full retraining. Voorbeeld: fine-tune GPT-4 op jouw customer support data voor consistent brand voice. Duurder dan RAG maar beter voor style/behavior vs facts.
Praktische Toepassingen
Brand Voice
Train model op jouw tone of voice voor consistent content
Domain Expertise
Medisch/legal model dat jargon begrijpt
Tools Die Dit Gebruiken
Gerelateerde Termen
LLM
Een LLM (Large Language Model) is een AI systeem dat getraind is op enorme hoeveelheden tekst en daardoor menselijke taal kan begrijpen en genereren. Denk aan ChatGPT, Claude, of Gemini.
RAG
RAG is de techniek waarmee je AI toegang geeft tot jouw eigen documenten en data. In plaats van dat ChatGPT alleen maar "gokt" op basis van wat het geleerd heeft, kan het met RAG eerst jouw bedrijfsdocumenten doorzoeken en dan antwoorden met échte informatie uit jouw bestanden. Het is als een super-slimme medewerker die instant alle bedrijfsdocumenten kan raadplegen voordat hij antwoordt.
Leer Fine-tuning in de Praktijk
Wil je Fine-tuning echt beheersen? Volg onze hands-on training en leer het in 4 uur.
Bekijk Trainingen