Fine-Tuning LLM: Kiedy i Jak Dostosować Model do Swojej Firmy

Fine-tuning to proces dalszego trenowania pre-trained modelu na własnym zbiorze danych. Efekty: model używa Twojej terminologii, rozumie Twoje procesy, odpowiada w stylu Twojej firmy i jest ~3-5x szybszy dla typowych zapytań. Kiedy fine-tuning ma sens? Gdy masz >1000 przykładów wysokiej jakości, gdy zadanie jest dobrze zdefiniowane (klasyfikacja, ekstrakcja danych, generowanie w określonym formacie) i gdy używasz modelu intensywnie (>100k zapytań/miesiąc).

Techniki: LoRA (Low-Rank Adaptation) — najtańsza i najczęstsza; QLoRA — LoRA z kwantyzacją, możliwa na jednym GPU consumer-grade; full fine-tuning — tylko dla firm z dużymi zasobami obliczeniowymi. Pułapka: fine-tuning nie zastępuje dobrego prompt engineering i RAG — najpierw wyczerpaj te tańsze metody.