Fine-tuning چیست ؟

گاهی یک مدل عمومی کارهای زیادی بلد است، اما شما می‌خواهید در یک وظیفه مشخص رفتار منظم‌تر و تخصصی‌تری داشته باشد. Fine-tuning یا فاین‌تیون یکی از روش‌هایی است که با آموزش اضافی روی نمونه‌های مناسب، مدل را برای یک کاربرد خاص تنظیم می‌کند.

مثلاً شرکتی ممکن است مجموعه‌ای از سؤال‌ها و پاسخ‌های نمونه داشته باشد و بخواهد مدل همیشه در قالب مشخصی جواب بدهد. این داده‌ها می‌توانند در فرایند Fine-tuning برای تنظیم رفتار مدل استفاده شوند.

Fine-tuning با Prompt Engineering فرق دارد. در Prompt Engineering شما دستور و زمینه‌ای را هنگام استفاده به مدل می‌دهید؛ در Fine-tuning خود مدل با داده‌های آموزشی جدید تنظیم می‌شود. همچنین Fine-tuning با RAG یکی نیست؛ RAG معمولاً اطلاعات را هنگام پاسخ‌دادن بازیابی می‌کند.

این روش برای هر مشکل بهترین انتخاب نیست. اگر مسئله فقط با یک Prompt روشن یا اتصال به اسناد حل شود، Fine-tuning می‌تواند هزینه و پیچیدگی اضافه ایجاد کند. همچنین داده ضعیف می‌تواند رفتار ضعیف را به مدل آموزش دهد.

به همین دلیل قبل و بعد از Fine-tuning باید مدل با Evals سنجیده شود. هدف این نیست که مدل «همه‌چیزدان‌تر» شود؛ هدف این است که در یک رفتار یا وظیفه مشخص، قابل‌اعتمادتر و سازگارتر عمل کند.