Hva er finjustering?

Finjustering, på engelsk fine-tuning, er å ta en ferdigtrenet AI-modell og trene den litt mer på eget materiale, slik at den lærer seg en bestemt stil, et bestemt fagspråk eller en bestemt oppgave. Resultatet er en egen modellvariant som bærer kunnskapen i seg selv.

Det høres ut som noe alle virksomheter burde gjøre, men i praksis er det sjelden riktig første steg. Finjustering er dyrt, krever store mengder gode eksempler, og modellen må gjøres om når materialet endres. For det vanligste behovet, at AI-en skal svare ut fra deres dokumenter og terminologi, finnes det enklere løsninger som oppdateres i samme øyeblikk som materialet: hent inn riktig underlag i hvert spørsmål (teknikken kalles RAG og har sitt eget oppslagsord) og styr svarene med instruksjoner og ordlister.

Slik fungerer EuroWork: kunnskapsbiblioteket gjør dokumentene deres til underlag i alle medarbeideres spørsmål, spesialister bærer instruksjonene deres, og terminologilisten styr ordvalgene, alt uten at noen modell trenger å trenes på nytt. Finjustering har sin plass, men den plassen er smalere enn leverandørenes brosjyrer antyder.