Fine-tuning

Fine-tuning betekent een AI-model dat al algemeen is getraind nemen en het verder trainen op een kleinere, gespecialiseerde dataset, om het aan te passen aan een specifieke taak, branche of stijl. In plaats van een model vanaf nul te bouwen — wat extreem duur is — bouw je voort op wat het al weet en leer je het bijvoorbeeld de toon van een merk, het jargon van een medisch vakgebied, of hoe het de tickets van een supportteam moet classificeren. Dit levert nauwkeurigere en consistentere antwoorden voor die use case. Het is een alternatief voor technieken zoals gedetailleerde prompts of RAG, en de benaderingen worden soms gecombineerd. Het vereist kwaliteitsgegevens en enige technische kennis, maar het maakt modellen mogelijk die veel beter zijn afgestemd op een echte behoefte.