Cos'è il fine-tuning e a cosa serve

Il fine-tuning è un processo di apprendimento automatico che consiste nel prendere un modello pre-addestrato e adattarlo ad un compito specifico o ad un dominio particolare. Questa tecnica avanzata si basa sull'idea di sfruttare le conoscenze acquisite da un modello pre-addestrato e adattarle a un compito specifico.

Che vantaggi ha il fine-tuning?

1. Migliora le prestazioni: il fine-tuning permette di affinare le capacità del modello su compiti specifici, portando a risultati più accurati e pertinenti.

2. Permette di scalare i costi:

   1. Fare fine-tuning è più economico rispetto ad addestrare un modello da zero;

   2. Il fine-tuning viene generalmente eseguito su modelli linguistici (LLM) più piccoli ed economici: significa che, a parità di risposta, ogni messaggio ti costerà molto meno.

Inoltre, il fine-tuning richiedere pochi dati: è possibile ottenere buone prestazioni con poche migliaia di esempi.

Processo di fine-tuning

1. Scelta del modello -> generalmente, si sceglie un modello piccolo e adatto ad un uso generico (come gpt-4o mini);

2. Preparazione dei dati -> si raccoglie un dataset specifico di esempi da dare in pasto al modello linguistico (LLM); con AIsuru, preparare i dati per il fine-tuning è estremamente semplice;

3. Fine-tuning vero e proprio: sulla piattaforma di Microsoft Azure o di OpenAI dovrai fare il fine-tuning del modello che hai scelto.

✅ Finito! Una volta fatto questo puoi sfruttare da subito il modello fine-tuned sul tuo Agente di AIsuru!

Quando utilizzare il fine-tuning

Il fine-tuning è particolarmente utile quando vogliamo modificare il comportamento ed aumentare l'accuratezza di un modello specifico.

Utilizzando il fine-tuning, infatti, è possibile ottenere modelli che sono più precisi, pertinenti e adatti alle esigenze specifiche di un progetto o di un'organizzazione, sfruttando al contempo la potenza dei modelli di grandi player come OpenAI.