LLM Fine-Tuning voor Bedrijfstoepassingen

Pre-trained language models zoals GPT-4 zijn krachtig, maar fine-tuning kan ze perfect afstemmen op uw specifieke use case. Dit artikel legt uit hoe.

Waarom Fine-Tuning?

Base modellen zijn getraind op algemene internet data. Fine-tuning past het model aan voor:

Wanneer Wel en Niet Fine-Tunen

Het Fine-Tuning Proces

1. 1

   Data Verzameling

   Verzamel 50-500 high-quality voorbeelden van inputs en verwachte outputs voor uw use case.

2. 2

   Data Formatting

   Format data in het juiste formaat (meestal JSONL met prompt-completion pairs).

3. 3

   Model Selectie

   Kies het base model (GPT-3.5, GPT-4, Llama 2, etc) op basis van requirements.

4. 4

   Training

   Upload data en start training job. Dit duurt enkele uren tot dagen afhankelijk van model grootte.

5. 5

   Evaluation

   Test het fine-tuned model op een apart validation set.

6. 6

   Deployment

   Implementeer het model in productie en monitor performance.

Data Requirements

Kwaliteit is belangrijker dan kwantiteit bij fine-tuning:

Cost-Benefit Analysis

Advanced Technieken

LoRA (Low-Rank Adaptation)

LoRA is een efficiënte fine-tuning methode die:

• Alleen een klein deel van parameters update
• 10-100x minder geheugen gebruikt
• Sneller traint
• Multiple LoRA adapters kan combineren

“Fine-tuning is geen one-time exercise. Het is een continu proces van verbetering op basis van real-world feedback.”