Woordenlijst

Instruction Tuning

Wat is Instruction Tuning?

Instruction tuning is een vorm van fine-tuning waarbij een vooraf getraind taalmodel verder wordt getraind op veel paren van instructies en gewenste antwoorden. Zo leert het model in natuurlijke taal geformuleerde opdrachten uit te voeren in plaats van alleen tekst voort te zetten. Het is een belangrijke stap om van een basismodel een assistent te maken en wordt vaak gecombineerd met methoden zoals RLHF. Voorbeeld: ‘Vat deze tekst samen in drie zinnen’ wordt betrouwbaar uitgevoerd.

Hoe KI.ordo helpt

KI.ordo traint geen modellen; het gebruikt de Claude-modellen van Anthropic, die al als assistent zijn getraind, en stuurt hun gedrag via instructies en kennis.

Meer informatie

Onderwerpen

Fine-tuning
Taalmodellen
Training

KI.ordo uitproberen

Agents, workflows en sjablonen in één werkruimte – gratis demo van 24 uur.

Demo starten

← Alle begrippen

Verwante begrippen

Fine-tuning

Fine-tuning betekent het verder trainen van een reeds vooraf getraind AI-model op aanvullende, meestal taakspecifieke data. De interne gewichten worden zo bijgesteld dat het model bijvoorbeeld een bepaalde schrijfstijl, vakjargon of uitvoerformaat betrouwbaarder beheerst. Fine-tuning vereist zorgvuldig voorbereide voorbeelddata, rekenkracht en tests. Voor veel toepassingen volstaan goed geschreven instructies en gekoppelde kennis, en die zijn makkelijker aan te passen.

Modeltraining
Maatwerk
+1

Reinforcement learning met menselijke feedback (RLHF)

RLHF is een trainingsmethode die taalmodellen behulpzamer en veiliger maakt. Mensen vergelijken en beoordelen meerdere antwoorden van het model; met die oordelen wordt een beloningsmodel getraind, dat het taalmodel zelf vervolgens via reinforcement learning verder traint. Zo leert het bijvoorbeeld duidelijker te antwoorden of problematische verzoeken te weigeren. RLHF vindt plaats bij de aanbieder van het model voordat een model wordt uitgebracht – niet bij individuele gebruikers.

training
menselijke feedback
+1

Groot taalmodel (LLM)

Een groot taalmodel (large language model, LLM) is een neuraal netwerk dat is getraind op zeer grote hoeveelheden tekst, waardoor het taal kan begrijpen en genereren. Het werkt door stap voor stap het meest waarschijnlijke volgende token te berekenen. LLM’s schrijven, vatten samen, vertalen, beantwoorden vragen en genereren code; bekende voorbeelden zijn Claude, GPT, Gemini en Llama. Zonder toegang tot actuele bronnen weten ze alleen wat in hun trainingsdata stond.

Taalmodellen
Generatieve AI
+1

Prompt

Een prompt is de invoer die een AI-model vertelt wat het moet doen – een vraag, een taak of een instructie, vaak aangevuld met context, voorbeelden en het gewenste formaat. De kwaliteit van het antwoord hangt sterk af van hoe duidelijk en volledig de prompt is. Schrijf bijvoorbeeld niet “Schrijf iets over ons product”, maar “Schrijf drie korte voordelen van product X voor ambachtelijke bedrijven, in een zakelijke toon”.

prompting
invoer
+1

Sjabloon