Fine-tuning

Addestramento aggiuntivo di un modello già formato su dati specifici, per adattarlo a un dominio, uno stile o un compito.

Il fine-tuning parte da un modello preaddestrato e lo aggiorna con esempi mirati. Invece di imparare da zero, il sistema conserva conoscenze generali e modifica i pesi per rispondere meglio a un caso d'uso. Può migliorare classificazione, tono, formato o competenza di dominio, ma richiede dati puliti e valutazioni attente. Se gli esempi sono poveri o troppo stretti, il modello può peggiorare su compiti più generali e casi imprevisti.