Finetuning is het aanpassen van een reeds getraind model op een specifieke dataset of voor een specifieke taak. Dit gebeurt meestal nadat het model een uitgebreide pre-training heeft ondergaan op een enorme en diverse dataset.

Het doel van finetuning is het verbeteren van de prestaties van het model op taken die specifieker of gespecialiseerder zijn dan de algemene taken waarvoor het oorspronkelijk is getraind.

Hoe Finetuning Werkt

In de pre-trainingsfase leert het model de basis van de taal en algemene kennis door analyse van een grote en diverse tekstcorpus. Het is dan puur een voorspeller van het volgende woord maar kan nog geen conversatie voeren en is nog niet bekend met dingen die het wel/niet mag zeggen.

Tijdens de finetuning wordt het model verder getraind, maar nu op een kleinere, specifieke dataset die relevant is voor de beoogde taak of domein.

In deze fase worden de gewichten van het model licht aangepast. Dit zorgt ervoor dat het model specifieke kenmerken of patronen van de nieuwe dataset leert, zonder de algemene kennis te verliezen.

Waarom Finetuning Belangrijk is

Het zorgt voor verbeterde Accuratesse. Door finetuning kan een LLM beter presteren op specifieke taken, omdat het meer 'getuned' is op relevante data.

Finetuning maakt het ook mogelijk om het model te optimaliseren voor unieke vereisten van een bepaald domein of bedrijf.

Tenslotte wordt finetuning gebruikt om een model aan te passen aan bestaande normen en waarden. Zo zal ChatGPT geen antwoord geven op racistische of seksistische vragen of bijvoorbeeld over hoe je drugs of wapens kan maken.

Een bekende techniek hierbij is Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) waarbij mensen eindeloos veel antwoorden van het model beoordelen.

Toepassingen

Finetuning wordt gebruikt om een model aan te passen aan specifieke dialecten of jargon.

Ook wordt het gebruikt voor voor sommige industriespecifieke toepassingen zoals het optimaliseren voor juridische documenten, medische rapporten, of technische handleidingen.

Tenslotte kunnen gebruikers finetuning ook zelf inzetten om een meer gepersonaliseerde interactie te krijgen.

Uitdagingen en Overwegingen

De kwaliteit van de dataset die bij de finetuning gebruikt wordt is cruciaal. Slechte data kan leiden tot een vertekend of inefficiënt model.

Ook belangrijk is dat er een balans moet zijn tussen het behouden van algemene kennis en het specialiseren in een bepaald gebied.