LLM Fine-tuning

Transformeer generieke AI-modellen naar domein-experts die perfect aansluiten bij uw specifieke use case, data en bedrijfsdoelen.

Domein-specifiek

Getraind op uw eigen data en terminologie

Hogere accuraatheid

Tot 40% betere resultaten dan generieke modellen

Kostenefficiënt

Minder tokens, snellere responses

Wat is een Large Language Model (LLM)?

Een Large Language Model is een AI-systeem dat getraind is op enorme hoeveelheden tekst om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Denk aan GPT-4, Claude, of Llama - deze modellen kunnen tekst schrijven, vragen beantwoorden, code genereren en complexe taken uitvoeren.

Het probleem: Deze modellen zijn generiek getraind op internet-data. Ze kennen uw specifieke bedrijfsterminologie, processen of domeinkennis niet.

De oplossing: Fine-tuning past het model aan uw specifieke use case aan.

Voorbeelden van LLM-toepassingen:

  • Klantenservice chatbots
  • Juridische document analyse
  • Medische diagnose ondersteuning
  • Code generatie en review
  • Content creatie en marketing

Waarom Fine-tuning?

Hogere relevantie

+35%

Betere domein-specifieke antwoorden.

Lagere kosten

-40%

Efficiëntere tokens en kortere prompts.

Kwaliteitsgarantie

SLA

Meetbare KPI's en periodieke evaluaties.

Ondersteunde Modellen & Technieken

Model support
OpenAI (GPT-4.x, o3, gpt-4o mini)
Hosted
Hugging Face (Llama, Mistral, Qwen)
Self-host
Azure OpenAI / AWS Bedrock
Enterprise
Technieken
LoRA / QLoRA
Efficiënt
SFT / DPO / ORPO
SOTA
RAG + Fine-tuning
Hybrid

Populaire Fine-tuning Scenario's

Klantenservice

Bedrijfsspecifieke FAQ's en procedures

Data Analyse

Domein-specifieke insights en rapporten

Code Generatie

Bedrijfsstandaarden en architectuur

Automatisering

Workflow-specifieke taken

💡 In de praktijk worden deze vaak gecombineerd:

SFT (Supervised Fine-Tuning) om het model domeinkennis te geven
DPO (Direct Preference Optimization) om de outputstijl en bruikbaarheid te verbeteren
RAG (Retrieval-Augmented Generation) om het actueel en schaalbaar te houden zonder telkens opnieuw te trainen