Fine-tuning

Addestramento aggiuntivo di un modello AI già esistente su dati specifici, per specializzarlo in un dominio senza ripartire da zero e risparmiare costi e tempo.

Un modello come GPT nasce con conoscenza generalista. Con il fine-tuning lo si addestra su esempi pertinenti, come contratti legali, cartelle cliniche o 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 e ben curati.