Wat is Fine-Tuning? - Uitleg & Betekenis

Definitie

Fine-tuning is het proces waarbij een voorgetraind AI-model (zoals een LLM) verder wordt getraind op een specifieke dataset om het te specialiseren voor een bepaalde taak of domein. Het model behoudt zijn algemene kennis maar wordt aangescherpt op de gewenste stijl, toon of expertise.

Technische uitleg

Fine-tuning past de gewichten van een voorgetraind model aan via supervised learning op een dataset van input-output paren. Er zijn verschillende fine-tuning methoden: full fine-tuning (alle parameters worden bijgesteld, maar vereist veel GPU-geheugen), LoRA (Low-Rank Adaptation) en QLoRA die alleen kleine adapter-lagen toevoegen waardoor de trainingscapaciteit sterk wordt gereduceerd, en RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) voor het afstemmen op menselijke voorkeuren. De trainingsdataset bestaat typisch uit honderden tot duizenden voorbeelden van gewenste conversaties of taken. Hyperparameters zoals learning rate, batch size, epochs en warmup-stappen moeten zorgvuldig worden afgestemd om overfitting te voorkomen. Het evalueren gebeurt via hold-out testsets en metrics specifiek voor de taak (accuracy, F1-score, BLEU, menselijke evaluatie). Platforms als OpenAI, Anyscale en Hugging Face bieden fine-tuning als dienst aan, terwijl lokale fine-tuning mogelijk is met frameworks als Hugging Face Transformers, Axolotl en Unsloth.

Hoe OpenClaw Installeren dit toepast

OpenClaw Installeren ondersteunt zowel standaard als fine-tuned modellen in je AI-assistent stack. Voor de meeste toepassingen raden we RAG aan (sneller, goedkoper, flexibeler), maar wanneer je een specifieke schrijfstijl, toon of gedragspatroon nodig hebt, kunnen we een fine-tuned model integreren in je deployment. De geconfigureerde VPS ondersteunt lokale inference van fine-tuned open-source modellen via Ollama.

Praktische voorbeelden

• Een juridisch kantoor dat een LLM fine-tunet op duizenden juridische documenten zodat het model juridisch jargon correct gebruikt en antwoorden genereert in de formele stijl die de branche vereist.
• Een klantenservice-team dat een model fine-tunet op historische support-gesprekken zodat de AI-assistent de specifieke toon en terminologie van het merk overneemt.
• Een medisch bedrijf dat een open-source LLM fine-tunet op medische literatuur om een gespecialiseerde assistent te creëren die medische vragen nauwkeuriger beantwoordt dan een generiek model.

Gerelateerde begrippen