Fine-tuning e personalizzazione dei modelli: strumenti per adattare l’AI ai propri dati
Man mano che le aziende e i ricercatori adottano modelli di AI generativa, emerge forte l’esigenza di personalizzarli sui propri dati e casi d’uso. Un modello pre-addestrato come GPT-4 può essere molto potente, ma per ottenere risultati ottimali in un compito specifico spesso è necessario il fine-tuning: una fase di addestramento aggiuntiva su dati mirati forniti dall’utente. Ad esempio, un’azienda potrebbe voler adattare un modello linguistico al proprio tone of voice e ai propri documenti interni, così che l’AI risponda ai clienti con lo stile del brand e utilizzando le informazioni aziendali aggiornate. Fortunatamente, oggi esistono strumenti che rendono il fine-tuning più efficiente che in passato: invece di dover ri-addestrare un’intera rete neurale da zero (impresa costosa e lenta), si possono “ritoccare” solo alcuni parametri chiave mantenendo tutti gli altri congelati. Tecniche di Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) come LoRA (Low-Rank Adaptation) permettono di aggiornare un modello grande modificando una percentuale minuscola dei suoi pesi, riducendo di ordini di grandezza le risorse necessarie.