Mi az a modell finomhangolás?
A modell finomhangolás (angolul: Model Fine-Tuning) az a folyamat, amikor egy előzetesen betanított mesterséges intelligencia modellt – például egy nagy nyelvi modellt (LLM) – további, specifikus adatokon újratanítunk, hogy az jobban alkalmazkodjon egy adott feladathoz vagy szakterülethez.
Ez egy hatékony módja annak, hogy a meglévő általános tudással rendelkező modell személyre szabott, pontosabb válaszokat adjon egy adott kontextusban, például egy cég ügyfélszolgálati kérdéseire vagy szakterületi szövegekre.
Hogyan működik?
A finomhangolás során:
- Alapmodell kiválasztása: például GPT vagy más LLM
- Specifikus adathalmaz előkészítése: a kívánt területhez kapcsolódó példák, dokumentumok, kérdés-válasz párok
- Újratanítás: a meglévő modell paramétereit módosítjuk az új adatok alapján
- Tesztelés és validálás: ellenőrizzük, hogy a modell jobban teljesít-e az adott kontextusban
Mire jó a finomhangolás?
- Jobb teljesítmény szűkebb témákban: például orvosi, jogi, pénzügyi szövegeken
- Egyedi hangnem és stílus: például márkahang vagy specifikus nyelvezet
- Pontosság növelése: ismert kontextusban jelentősen csökkenthető a hallucinációk aránya
Finomhangolás vs. prompt mérnökség
Míg a prompt mérnökség az adott kérdések és utasítások precíz megfogalmazásával optimalizálja a választ, addig a finomhangolás mélyebb módosítást végez a modell viselkedésében.
A két módszer kombinálva is alkalmazható.
Példák gyakorlati felhasználásra
- Ügyfélszolgálati chatbotok
- Belső tudásbázisra épülő AI-segédek
- Egyedi szakterületi asszisztensek (pl. HR, jog, orvostudomány)
Összefoglalva
A modell finomhangolás lehetővé teszi, hogy a már meglévő mesterséges intelligencia rendszerek egyedi igényekhez igazodjanak, és pontosabb, relevánsabb válaszokat adjanak, így jelentősen növelve a gyakorlati alkalmazhatóságot.