Finetuning is een proces waarbij een vooraf getraind AI-model verder wordt getraind op een specifieke dataset om het te specialiseren voor een bepaalde taak of domein.

Belangrijkste kenmerken

• Bouwt voort op een bestaand, vooraf getraind model (zoals GPT of BERT)
• Gebruikt een kleinere, specifieke dataset voor de gewenste toepassing
• Kost minder rekenkracht dan training vanaf nul
• Behoudt algemene kennis van het basismodel

Toepassingen

Finetuning wordt vaak gebruikt voor:

• Taakspecifieke taalmodellen (bijvoorbeeld voor medische of juridische teksten)
• Sentiment analyse voor specifieke producten of diensten
• Verbetering van vertalingen voor specifieke vakgebieden
• Aanpassing van beeldherkenning voor specifieke use cases

Voordelen en uitdagingen

Voordelen

• Betere prestaties op specifieke taken
• Efficiënter dan volledig nieuwe training
• Mogelijkheid tot snelle aanpassing aan nieuwe domeinen

Uitdagingen

• Risico op overfitting op de specifieke dataset