Fine-tuning
L'addestramento aggiuntivo di un modello AI pre-addestrato su dati specifici per migliorarne le performance in un dominio.
Il fine-tuning è il processo di addestramento supplementare di un modello AI già pre-addestrato (come GPT o Llama) utilizzando un dataset specifico del dominio di applicazione. L'obiettivo è specializzare il modello per compiti o settori particolari, migliorando precisione e pertinenza delle risposte.
Ad esempio, un modello fine-tunato sui cataloghi di arredamento luxury utilizzerà terminologia corretta, comprenderà le specifiche tecniche dei materiali e potrà descrivere i prodotti con il tono appropriato per il brand. Il fine-tuning richiede dati di qualità e competenze tecniche specifiche.
Per la maggior parte delle PMI, Kynetixx preferisce l'approccio RAG al fine-tuning: invece di modificare il modello, lo si alimenta con le informazioni giuste al momento giusto. Questo è più economico, più flessibile e più facile da aggiornare. Il fine-tuning viene riservato ai casi in cui il RAG non è sufficiente o quando serve un comportamento molto specifico.