Finjustering
Finjustering tilpasser en forhåndstrent modell gjennom mer trening. Å levere oppdaterte dokumenter under bruk er en annen operasjon.
Finjustering er videre trening av en forhåndstrent modell med data for en bestemt oppgave eller et område. Det tilpasser modellens atferd fremfor bare å legge et dokument til hver forespørsel.
Eksempel med svarformat
Et hypotetisk team ønsker svar på servicehenvendelser i et fast kort format. Passende treningseksempler kan lære modellen atferden. Påliteligheten må vurderes med separate testeksempler.
Finjustering er ikke det samme som RAG: henting av oppdaterte kilder er en annen funksjon. Tilnærmingene kan kombineres. Trening erstatter ikke vedlikehold av gyldige instrukser eller tilgangskontroll. Tilpassede svar må fortsatt testes for faktamessig riktighet og uønsket atferd.
Kilder
Beslektede begreper
- Stor språkmodellEn stor språkmodell behandler språk med innlærte mønstre. Flytende tekst beviser verken faktariktighet eller tilgang til aktuelle virksomhetsdata.
- Retrieval-Augmented GenerationRAG knytter informasjonsinnhenting til genererte svar. Kildetilgang erstatter ikke utforming av kvalitet og rettigheter.
- LLM-evalueringLLM-evaluering tester modellutdata mot definerte oppgaver og kriterier. Ett godt enkelttilfelle dokumenterer ikke generell kvalitet.
- ModellkortEt modellkort dokumenterer formål, grunnlag, evalueringsbetingelser og kjente begrensninger for en bestemt versjon av en KI-modell.
- KI-modenhetKI-modenhet gjelder forutsetningene for et prosjekt: mål, brukbare data, kompetanse, ansvar og et fungerende driftsopplegg.
- Context engineeringContext engineering forbereder informasjon til hvert modellkall: relevante instruksjoner, meldinger, kilder og gjeldende tilstander.
Artikler om temaet
KI og automatisering med ASES
KI-assistenter og automatiserte prosesser