Wat is Fine-tuning?
Fine-tuning is het proces van het hertrainen van een voorgetraind AI-model op een kleinere, gespecialiseerde dataset. Het doel is het aanpassen van een foundation model aan een specifiek domein (bijv. recht, geneeskunde, financiën) of taak (bijv. classificatie, data-extractie, rapportgeneratie).
Fine-tuningtechnieken
Volledige fine-tuning — alle modelparameters hertrainen (duur, vereist GPU). LoRA/QLoRA — low-rank adaptatie, het trainen van een kleine parametersubset (10-100x goedkoper). Instruction tuning — trainen op instructie-antwoordparen. RLHF — leren van menselijke feedback.
Wanneer fine-tuning, wanneer RAG?
Fine-tuning: wanneer u de stijl, het formaat of de specialisatie van het model wilt wijzigen. RAG: wanneer u actuele data nodig hebt (veranderende documenten). In enterprise wordt meestal beide gecombineerd: fine-getuned model + RAG uit de bedrijfskennisbank.