Definicja
Dostrajanie modelu
Dostrajanie modelu adaptuje istniejący model AI na przykładach z konkretnego zadania, aby lepiej działał w określonym zastosowaniu.
Krótka definicja
Dostrajanie polega na wzięciu modelu wytrenowanego wcześniej i dalszym trenowaniu go na mniejszym, bardziej specyficznym zbiorze danych. Celem jest lepsze zachowanie w konkretnej domenie, formacie lub stylu.
Jak to działa
Zespół przygotowuje dobre przykłady, uruchamia dodatkowe treningi i mierzy, czy dostrojony model działa lepiej niż model bazowy. Dostrajanie zmienia zachowanie głębiej niż prompt, więc błędy w danych mogą utrwalić się w modelu.
Przykład
Firma może dostroić model do klasyfikowania zgłoszeń supportowych według własnych kategorii. Wyniki mogą być spójniejsze niż przy samym promptowaniu modelu ogólnego.
Dlaczego to ważne
Dostrajanie poprawia spójność i specjalizację, ale nie zawsze jest potrzebne. Czasem wystarczy lepszy prompt, RAG lub reguły. Decyzję powinny uzasadniać testy, a nie moda.