Finetunen is een techniek waarmee je een reeds getraind, groot taalmodel zoals ChatGPT, kunt aanpassen om beter te presteren voor een specifieke taak of domein. Simpel gezegd, met finetunen creëer je een eigen versie van ChatGPT, die “bijgeschoold” is met je eigen data, zodat het beter begrijpt en reageert op vragen binnen jouw vakgebied.
Stel, je hebt een kledingwinkel. ChatGPT direct vragen naar de maat XL van een specifiek poloshirt levert geen nauwkeurig resultaat op, omdat ChatGPT geen data heeft over jouw producten. Finetunen lost dit probleem op. Door ChatGPT te voorzien van data over je producten, maten en beschikbare kleuren, creëer je een chatbot die je producten begrijpt en klanten accuraat te woord kan staan.
De toepassingen van finetunen zijn divers en bijzonder nuttig voor het bouwen van geautomatiseerde klantensupport chatbots, het verwerken van gespecialiseerde PDF-bestanden, het creëren van interne bots voor bedrijven, of het trainen van modellen om de specifieke taal en context van een bedrijf te begrijpen.
Om finetuning te gebruiken, moet je trainingsdata voorbereiden, de Fine-tuning API van ChatGPT gebruiken om de data te trainen en een eigen model te creëren, en vervolgens de API gebruiken om dit model aan te roepen wanneer nodig. De trainingsdata moet worden voorbereid in een specifiek formaat, meestal paren van vragen en antwoorden, of tekstfragmenten met bijbehorende labels.
Finetunen vereist echter wel programmeerkennis en kennis van API’s. Er zijn tegenwoordig tools en platforms die finetuning van ChatGPT zonder codering mogelijk maken, zoals Chatbase.co. Dit is een succesvol voorbeeld van de praktische toepassing van finetuning, resulterend in een dienst met aanzienlijke inkomsten.
Omzet van Chatbase – een succesvolle toepassing van Finetuning
Finetunen is niet alleen een krachtige techniek om de prestaties van ChatGPT te verbeteren, maar opent ook nieuwe mogelijkheden voor de toepassing van kunstmatige intelligentie in diverse sectoren. Begrijpen “wat finetunen is” en hoe het werkt, helpt je om het potentieel van grote taalmodellen optimaal te benutten en baanbrekende toepassingen te creëren.
