Wat is finetuning?

Finetuning is het nemen van een kant-en-klaar getraind AI-model en het nog een beetje verder trainen op je eigen materiaal, zodat het een bepaalde stijl, vaktaal of taak leert. Het resultaat is een eigen modelvariant die de kennis in zich draagt.

Dat klinkt als iets wat elke organisatie zou moeten doen, maar in de praktijk is het zelden de juiste eerste stap. Finetuning is duur, vraagt om grote hoeveelheden goede voorbeelden en het model moet opnieuw gemaakt worden als het materiaal verandert. Voor de meest voorkomende behoefte, dat de AI antwoordt op basis van jullie documenten en terminologie, zijn er eenvoudigere manieren die meteen meebewegen met het materiaal: haal de juiste ondergrond bij elke vraag (de techniek heet RAG en heeft een eigen trefwoord) en stuur de antwoorden met instructies en woordenlijsten.

Zo werkt EuroWork: de kennisbank maakt jullie documenten beschikbaar als ondergrond voor alle vragen van medewerkers, specialisten dragen jullie instructies en de terminologielijst bepaalt de woordkeuze, alles zonder dat er een model opnieuw getraind hoeft te worden. Finetuning heeft zeker zijn plek, maar die is smaller dan de brochures van leveranciers doen vermoeden.