Fine-tuning LLM pro enterprise — kdy ano, kdy ne, a jak na to

Můžeme ten model natrénovat na naše data? Otázka číslo jedna od každého klienta. Odpověď: záleží. Fine-tuning je mocný, ale často drahý a zbytečný.

Fine-tuning vs RAG vs prompt engineering¶

• Prompt engineering: Zero cost, okamžité výsledky, limitovaný kontext.
• RAG: Střední effort, dynamický přístup k datům, žádný retraining.
• Fine-tuning: Vysoký effort, model se naučí váš styl/doménu.

Kdy fine-tunovat¶

• Specifický output formát: Proprietární strukturovaný výstup.
• Domain-specific jazyk: Lékařská terminologie, právnický žargon.
• Konzistentní styl: Odpovědi znějící jako váš brand.
• Latency/cost optimalizace: Menší fine-tuned model nahradí drahý GPT-4.

Praktický workflow¶

OpenAI zjednodušilo fine-tuning GPT-3.5 Turbo. Pro open-source: LoRA a QLoRA umožňují fine-tuning na single GPU. Dramaticky snižuje HW nároky.

Začněte s RAG, fine-tunujte jen když musíte¶

Osvědčený postup: prompt engineering → RAG → fine-tuning. Většina projektů se zastaví u RAG. A to je OK.