Introductie tot finetuning met Promptrepo

Een algemeen AI-model komt dicht bij je taak, maar zit er net naast: het kent je categorieën en je formaat niet, en langere prompts helpen maar tot op zekere hoogte. Een model vanaf nul trainen gaat traag en vraagt veel data. Finetunen zit daartussen: je neemt een getraind model en leert het iets met je eigen voorbeelden. Met Promptrepo doe je dat vanuit Google Sheets zonder code en antwoordt het model in jouw categorieën en jouw formaat.

Aan de slag. Maak je AI-model op basis van één voorbeeld en probeer het uit terwijl je leest.

Finetunen is een vooraf getraind AI-model nemen en het voor een specifieke taak optimaliseren door het verder te trainen op een gespecialiseerde dataset. In plaats van een model vanaf nul te trainen, bouwt finetunen voort op wat een model al weet en leert het jouw taak aan.

Waarom AI-modellen finetunen?

  1. Hogere nauwkeurigheid: Vooraf getrainde modellen zijn algemeen. Finetunen maakt ze vakspecifiek en verbetert de prestaties.
  2. Minder data nodig: Omdat het model al basiskennis heeft, hebben we alleen een kleinere dataset van hoge kwaliteit nodig.
  3. Meer efficiëntie: Finetunen kan veel sneller en goedkoper zijn dan een model vanaf nul trainen.

Werkwijze voor finetunen in Promptrepo

In Promptrepo heeft finetunen vier stappen:
  1. Bepaal je taak: classificatie, extractie of generatie
  2. Bereid trainingsdata voor: verzamel voorbeelden die het gewenste gedrag laten zien
  3. Train het model: gebruik Promptrepo om te finetunen op je dataset
  4. Beoordeel & verbeter: test en verbeter het model op basis van de prestaties in de praktijk

Voorbeeld: een model finetunen voor het classificeren van voedsel

Stel dat we voedingsmiddelen willen indelen in verschillende categorieën, zoals Red Meat, Beverages, Cheese of General Foods. In plaats van een classifier vanaf nul te bouwen, finetunen we een bestaand model met voedselspecifieke data.
Stappen:
  1. Verzamel data: maak een spreadsheet met namen van gerechten & hun categorieën.
  2. Finetune in Promptrepo: vul één voorbeeld in, publiceer het model en voeg je spreadsheet toe aan de bijbehorende Google Sheet.
  3. Test & deploy: het model kan nu nieuwe voedingsmiddelen nauwkeurig indelen.
Finetunen bouwt een nauwkeurig model op basis van een kleine set eigen voorbeelden. De volgende artikelen laten zien hoe je met Promptrepo modellen voor classificatie, extractie en generatie bouwt.

Gerelateerde links

Een classificatiemodel bouwen
Een extractiemodel bouwen
Een generatief model bouwen

Samenvatting

Als een algemeen AI-model niet nauwkeurig genoeg is en er een vanaf nul trainen te veel werk is, is finetunen de middenweg. Met Promptrepo maak je je AI-model op basis van je eigen voorbeelden.

Laatst bijgewerkt: