Wat is Fine-tuning? - Uitleg & Betekenis

Definitie

Fine-tuning is het proces waarbij een voorgetraind AI-model verder wordt getraind op een kleinere, domeinspecifieke dataset om het model te specialiseren voor een bepaalde taak, branche of communicatiestijl.

Technische uitleg

Fine-tuning bouwt voort op transfer learning: een model dat is getraind op een brede dataset (pre-training) wordt gespecialiseerd door het verder te trainen op domeinspecifieke data. Bij full fine-tuning worden alle parameters van het model aangepast, wat rekenintensief is en grote GPU-capaciteit vereist. Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methoden zoals LoRA (Low-Rank Adaptation) passen slechts een fractie van de parameters aan door lage-rang matrices toe te voegen aan bestaande modellagen, waardoor het trainingsproces 10-100x goedkoper wordt. QLoRA combineert LoRA met 4-bit kwantisatie, waardoor fine-tuning mogelijk is op een enkele consumer-GPU. Het trainingsproces vereist een zorgvuldig samengestelde dataset in het juiste format (doorgaans instruction-response paren), hyperparameteroptimalisatie (learning rate, epochs, batch size) en evaluatie op een held-out testset. In 2026 bieden providers zoals OpenAI, Anthropic en Together AI fine-tuning-as-a-service aan. De keuze tussen fine-tuning en RAG hangt af van de use case: fine-tuning is optimaal voor het aanpassen van stijl, formaat en domeinspecifieke terminologie, terwijl RAG beter is voor dynamische kennisbronnen.

Hoe MG Software dit toepast

Bij MG Software passen we fine-tuning toe wanneer klanten een model nodig hebben dat hun specifieke terminologie, communicatiestijl of bedrijfsprocessen beheerst. We gebruiken LoRA en QLoRA voor kostenefficiënte training op domeinspecifieke datasets en combineren fine-tuned modellen met RAG voor het beste van beide werelden.

Praktische voorbeelden

• Een medisch softwarebedrijf dat een LLM fine-tunet op duizenden medische dossiers en klinische richtlijnen, waardoor het model nauwkeurig medische terminologie begrijpt en rapporten genereert die voldoen aan sector-specifieke standaarden.
• Een e-commerceplatform dat een model fine-tunet op historische productbeschrijvingen om automatisch consistente, merkconforme productteksten te genereren in de juiste tone-of-voice.
• Een financiële dienstverlener die via LoRA een open-source model fine-tunet op interne analyse-rapporten, zodat het model de specifieke rapportagestijl en terminologie van de organisatie hanteert.

Gerelateerde begrippen