Een fine-tuned model is een AI of machine learning model dat verder is aangepast op een specifieke taak of domein nadat het oorspronkelijk is getraind op algemene data. Het oorspronkelijke model, vaak een groot taal of beeldmodel, bevat algemene kennis en patronen, maar door fine tuning leert het model beter omgaan met specifieke contexten, vakjargon of type data. Dit maakt het model relevanter en nauwkeuriger voor een bepaalde toepassing of organisatie.
In de praktijk gebeurt fine tuning door het model opnieuw te trainen met een geselecteerde dataset die representatief is voor de gewenste toepassing. Bijvoorbeeld, een groot taalmodel kan worden fine tuned op juridische documenten zodat het vragen over wet- en regelgeving beter begrijpt, of op productinformatie voor een webshop zodat het betere aanbevelingen kan doen. Dit proces helpt het model om specifieke patronen te leren die niet in de algemene trainingsdata aanwezig waren.
Voor bedrijven en marketeers biedt een fine-tuned model grote voordelen. Het verhoogt de nauwkeurigheid van voorspellingen, aanbevelingen en contentgeneratie, en kan bijdragen aan betere klantervaringen doordat het model beter aansluit op de specifieke behoeften van de doelgroep. Door regelmatig fine tuning toe te passen met nieuwe data blijft het model relevant en effectief, waardoor organisaties AI systemen optimaal kunnen inzetten voor marketing, klantenservice en operationele efficiëntie.