Addestramento e fine-tuning di modelli AI
Adattiamo i modelli AI ai documenti, ai casi e al linguaggio della tua azienda, e misuriamo se rispondono meglio di un modello generico.
In sintesi
Addestramento modelli AI: il lavoro con cui un modello esistente impara dagli esempi dell'azienda, con il fine-tuning, a seguire formati, termini e decisioni specifiche.
Non sempre serve addestrare: spesso basta collegare il modello ai tuoi documenti. A volte però servono uno stile costante, una classificazione precisa o un modello linguistico personalizzato da eseguire sui tuoi server. In quei casi SqueezeMind prepara gli esempi, addestra e confronta il risultato con il modello di partenza. In produzione va solo la versione che fa meglio.
- Per chi
- Aziende con molti esempi propri: documenti, risposte, classificazioni
- Cosa consegniamo
- Dataset preparato, modello addestrato e valutato, messa in produzione
- Tempi
- da X a Y settimane per il primo modello valutatoda confermare
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Quando serve addestrare un modello AI sui dati aziendali?
- Un modello generico non conosce i termini tecnici del tuo settore
- Le risposte devono seguire sempre lo stesso formato e lo stesso tono
- I dati non possono uscire dall'azienda e serve un LLM on-premise, eseguito sui tuoi server
- Il costo per richiesta di un modello grande è troppo alto per i tuoi volumi: un small language model addestrato sul compito può bastare
Fine-tuning misurato su casi mai visti dal modello
Il problema
Un modello generico sbaglia i termini del settore, cambia formato da una risposta all'altra o costa troppo per i tuoi volumi. Addestrarlo senza metodo rischia di fargli imparare a memoria gli esempi invece del compito.
Come lo risolviamo
Prima prompt e RAG
Verifichiamo su un campione se bastano istruzioni, esempi nel prompt e recupero dai documenti. Se bastano, non si addestra.
Dataset e suddivisione
Esempi puliti, anonimizzati ed etichettati, divisi in addestramento, validazione e test. Il set di test resta chiuso fino alla valutazione finale.
Fine-tuning con LoRA
Adattiamo un modello esistente, via API o open source (Llama, Mistral), addestrando con LoRA solo una piccola parte dei pesi. Serve meno memoria GPU e si confrontano più versioni.
Early stopping
Seguiamo l'errore su addestramento e validazione a ogni epoca e teniamo il checkpoint in cui la validazione smette di migliorare, prima dell'overfitting.
Valutazione contro il modello di partenza
Stesso set di test per ogni versione: accuratezza, F1 o rispetto del formato, più una revisione umana su un campione di risposte.
Rilascio e versioni
Modello in cloud o on-premise, anche quantizzato per ridurre memoria e costi; ogni versione tracciata con dati e parametri usati.
Tecnologie e strumenti
- Python
- PyTorch
- Hugging Face
- PEFT / LoRA
- OpenAI API
- Llama
- Mistral
- MLflow
- Weights & Biases
- Docker
Andamento illustrativo: mostra la forma tipica, non i dati di un cliente.
Prompt, RAG o fine-tuning: quale approccio scegliere
Istruzioni scritte bene
Nessun addestramento
Bastano per molti compiti generici
Il primo passo, sempre
Ricerca nei documenti (RAG)
Il modello consulta i tuoi documenti a ogni domanda
Informazioni sempre aggiornate
Non cambia stile e formato delle risposte
Fine-tuning
Il modello impara dai tuoi esempi
Formato, tono e classificazioni costanti
Permette modelli più piccoli ed economici
Come addestriamo un modello AI, passo per passo
Proviamo senza addestrare
Istruzioni e documenti su un campione: se bastano, ci fermiamo qui.
Prepariamo gli esempi
Selezione, pulizia, anonimizzazione ed etichettatura. Un set di prova resta da parte.
Addestriamo
Fine-tuning del modello di partenza, in più versioni.
Confrontiamo
Ogni versione contro il modello di partenza, sullo stesso set di prova.
Rilasciamo
In produzione va solo la versione che fa meglio, in cloud o su server dedicati.
Cosa comprende l'addestramento di un modello
Dati
- Raccolta e selezione degli esempi
- Pulizia, anonimizzazione ed etichettatura
- Set di prova tenuto da parte
Modello
- Scelta del modello di partenza
- Fine-tuning e confronto tra versioni
- Rilascio in cloud o su server dedicati
Da cosa dipende il costo dell'addestramento di un modello AI
- Quantità di esempi da raccogliere e preparare
- Etichettatura: fatta dal tuo team o da noi
- Dimensione del modello e infrastruttura: cloud o server dedicati
- Numero di cicli di addestramento e valutazione
Domande frequenti
- Cos'è il fine-tuning di un modello AI?
- È un addestramento aggiuntivo di un modello già esistente su esempi della tua azienda. Il modello impara formati, termini e decisioni specifiche, senza essere costruito da zero. Di solito si modifica solo una piccola parte dei pesi, con tecniche come LoRA. Così servono meno esempi e meno potenza di calcolo di un addestramento completo.
- Si può addestrare ChatGPT sui documenti della propria azienda?
- Di solito non serve addestrarlo. Si collega il modello ai documenti con la RAG: a ogni domanda recupera i passaggi pertinenti, risponde con informazioni aggiornate e cita la fonte. Il fine-tuning serve per altro: formato, tono e classificazioni sempre uguali. Quando i documenti cambiano, con la RAG basta aggiornarli, senza addestrare di nuovo.
- Serve addestrare un modello o basta un prompt ben scritto?
- Spesso basta un prompt ben scritto con i documenti giusti. L'addestramento conviene quando servono risultati molto costanti, termini di settore precisi o un modello più piccolo che costi meno a ogni richiesta. Lo verifichiamo con una prova su un campione di casi reali prima di investire in dati ed etichettatura.
- Cos'è uno small language model e quando conviene?
- È un modello linguistico con pochi miliardi di parametri, abbastanza leggero da girare su un server aziendale. Da solo sa meno di un modello grande, ma addestrato su un compito preciso, come classificare richieste, può raggiungerlo. Conviene con volumi alti o quando i dati non devono uscire dall'azienda.
- I dati usati per l'addestramento restano riservati?
- Sì, con le giuste scelte tecniche. I dati si possono anonimizzare prima dell'uso, e un modello open source si può addestrare ed eseguire on-premise, senza inviare nulla a servizi esterni. Decidiamo con te dove stanno dati e modello prima di iniziare. Dati e modello addestrato restano del cliente.da confermare
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