Fine-tuning je postup, při kterém vezmete obecný AI model (třeba GPT-4) a dál ho trénujete na vlastních datech, aby byl lepší v konkrétní oblasti nebo aby dodržoval váš firemní styl.
Představte si to takto: základní model umí psát e-maily. Po fine-tuningu na stovce příkladů vašich nejlepších obchodních e-mailů bude psát stejným tónem, ve stejné struktuře a bude vědět, co u vás ve firmě obvykle funguje.
Fine-tuning má smysl, když chcete model, který píše v konkrétním stylu nebo tónu, když potřebujete specializovaný model pro úzkou oblast (právní texty, zdravotnická dokumentace), nebo když chcete menší, rychlejší a levnější model pro velký objem úloh.
Důležitý rozdíl: fine-tuning není totéž co RAG. RAG dává modelu přístup k dokumentům za běhu, fine-tuning mění samotné reflexy modelu.
Většina firem potřebuje RAG, ne fine-tuning. Ten má smysl u velkých objemů a u specifických nároků na styl.