Fine-tuning

Addestramento aggiuntivo di un modello AI già esistente su dati specifici: lo specializza in un dominio senza dover ripartire da zero, risparmiando costi e tempo.

Un modello come GPT nasce con conoscenza generalista. Con il fine-tuning lo si addestra su esempi pertinenti: contratti legali, cartelle cliniche, dialoghi di supporto. Il risultato mantiene le capacità generali ma risponde con più precisione nel dominio specifico. È più economico che addestrare un modello da zero e produce risultati migliori del semplice prompting quando si dispone di dati di qualità sufficiente.