Fine-tuning za specifične zadatke: Priručnik za 2026. godinu

Uvod: Priznanje neuspjeha i evolucija fine-tuninga

Kada sam prvi put pokušao uraditi fine-tuning Llama-2 modela za specifičnu analizu bh. pravnog sistema 2023. godine, napravio sam katastrofalnu grešku u formatiranju JSONL datoteke. Zaboravio sam očistiti duplikate i pogrešno sam postavio ‘stop tokens’. Rezultat? Model je počeo generisati besmislice koje su zvučale kao pravni tekst, ali su bile čista halucinacija, trošeći mi 200 dolara na AWS-u u roku od pola sata. Napisao sam ovaj priručnik za 2026. godinu kako biste vi izbjegli te skupe greške i savladali moderni workflow fine-tuninga.

Prerequisites (Stack koji vam je potreban)

U 2026. godini, fine-tuning više nije samo za naučnike sa Stanforda. Da biste počeli, potreban vam je sljedeći ‘stack’:

• OS: Linux i AI su nerazdvojni. Preporučujem Ubuntu 24.04 ili noviji sa optimizovanim kernelom za NVIDIA Blackwell arhitekturu.
• Infrastructure: Amazon Web Services (AWS) ostaje standard. Trebaće vam p5.48xlarge instanca ako planirate puni fine-tuning, ili g6e instance za efikasniji QLoRA pristup.
• Data Preparation: Ako radite sa audio podacima, stt speech to text srpski/bosanski modeli (poput Whisper v5) su neophodni za pretvaranje vaših arhiva u tekstualne datasete.
• Znanje: Razumijevanje fundamentalne razlike između diskriminativnog i generativnog AI. Dok diskriminativni modeli klasifikuju, naši generativni modeli koje treniramo moraju naučiti distribuciju vaših specifičnih podataka.

Konfiguracija: Korak-po-korak workflow

1. Priprema podataka i pravni okvir

Prije nego što uopšte pokrenete skriptu, morate riješiti pravo na lik i delo. U 2026. godini, zakonska regulativa nalaže da svaki podatak koji se koristi za fine-tuning mora imati jasno porijeklo (provenance). Ako trenirate model na glasovima ili likovima stvarnih ljudi, osigurajte digitalni potpis saglasnosti.

[Visual Cue]: Uđite u vašu AWS SageMaker konzolu, idite na Data Wrangler i provjerite integritet vaših JSONL fajlova. Svaki red mora biti validan JSON objekt.

{ "instruction": "Analiziraj ugovor", "input": "Tekst ugovora...", "output": "Pravna analiza..." }

2. Odabir algoritma: Od SVM-a do Transformer-a

Mnogi me pitaju: Kako funkcioniše SVM (Support Vector Machine) u eri LLM-ova? Iako je SVM zastario za generisanje teksta, on se i dalje koristi u 2026. za brzu klasifikaciju podataka prije samog fine-tuninga. Ipak, za specifične zadatke koristimo PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning).

[Code Snippet]: Inicijalizacija LoRA adaptera u Pythonu:

from peft import LoraConfig, get_peft_model
config = LoraConfig(r=64, lora_alpha=128, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_dropout=0.05)
model = get_peft_model(base_model, config)

Primjena: Kako se koristi AI za predictive maintenance

Jedan od najtraženijih zadataka u 2026. je kako se koristi AI za predictive maintenance u industriji. Umjesto opšteg modela, radimo fine-tuning na telemetrijskim podacima mašina. Model uči specifične obrasce vibracija i temperature koji prethode kvaru. Fine-tuning omogućava modelu da prepozna anomalije koje generički GPT-5 model nikada ne bi primijetio jer su specifične za vaš hardver.

Troubleshooting i Česte greške

Ako dobijete Error 502: Out of Memory na Linuxu, problem je vjerovatno u veličini batch-a. U 2026. godini koristimo Flash Attention 3 koji drastično smanjuje potrošnju VRAM-a, ali i dalje morate biti oprezni sa ‘context window’ dužinom. Takođe, nemojte trošiti novac na upitne izvore; ako ne znate gde kupiti promptove koji su testirani za vašu industriju, radije ih generišite sami koristeći ‘synthetic data generation’ tehnike.

Optimizacija: Brzina i preciznost

Za kraj, optimizacija je ključ. Kvantizacija modela na 4-bita (bitsandbytes biblioteka) omogućava vam da pokrenete moćne modele na kućnom hardveru, ali za produkciju u 2026. preporučujemo FP8 format koji podržavaju nove AWS instance. Ovo balansira brzinu i preciznost bez gubitka nijansi u jeziku, što je posebno bitno za kompleksne jezike poput našeg.