Model Fine-tuning

Hvorfor trenger du en skreddersydd AI-modell?

Generelle AI-modeller som ChatGPT og Claude er trent på enorme mengder tekst fra internett og kan håndtere mange oppgaver, men de kjenner ikke til ditt spesifikke fagområde, produkter eller bedriftskultur. Model Fine-tuning lar deg ta en slik generell modell og spesialisere den på dine data – det kan være kundeprodukter, bransjeterminologi, bedriftens skrivestyle eller spesifikke arbeidsflyter. Den fininnstilte modellen blir dermed bedre til å forstå konteksten din og levere mer relevante, nøyaktige svar som faktisk passer til dine behov. Dette er som forskjellen på å ansette en generalist versus å lære opp en ekspert til å håndtere dine spesifikke utfordringer. Resultatet er AI som forstår hvordan din bransje fungerer og kan kommunisere på en måte som passer din målgruppe.

Hvordan kommer du i gang med fininnstilling?

Start med å samle representative eksempler på den typen innhold eller oppgaver du vil at AI-en skal hjelpe med. Dette kan være kundeservicedialog, produktbeskrivelser, fagartikler eller andre teksttyper som er typiske for din virksomhet. Mange AI-leverandører tilbyr fine-tuning tjenester hvor du kan laste opp dataene dine og få en tilpasset versjon av modellen. OpenAI, Google og andre har slike tjenester, og noen CRM-systemer som HubSpot begynner å integrere lignende funksjonalitet. Husk at kvaliteten på treningsdataene dine avgjør hvor godt den fininnstilte modellen presterer, så sørg for at eksemplene du bruker representerer det standarden du ønsker. Begynn gjerne med et begrenset området – for eksempel kundeservice-svar eller produktbeskrivelser – og utvid etter hvert som du ser resultatene.

Eksempel:

Tenk deg en norsk forsikringsmegler som mottar hundrevis av spørsmål om forsikringsvilkår hver uke. Ved å fine-tune en AI-modell på egne policydokumenter, kundekorrespondanse og vanlige svar, kan de få en AI-assistent som forstår forsikringsjargong og kan gi nøyaktige svar om deres spesifikke produkter. Resultatet er at kunder får raskere, mer presise svar, mens medarbeiderne kan fokusere på mer komplekse saker.