O que significa?

Fine-tuning é treinar mais um modelo de IA existente com os seus próprios exemplos, para que se adapte melhor a uma tarefa, tom ou área específica. O modelo aprende então padrões dos seus dados, além do que já sabia. Para a maioria das organizações, o fine-tuning não é o primeiro passo — um bom desenho de prompts e o RAG já resolvem muito.

O fine-tuning é útil quando precisa de forma consistente de um estilo específico ou de resultados estruturados difíceis de obter apenas com instruções. Exige preparação: bons dados de exemplo, avaliação e manutenção.

Na prática, começamos normalmente com prompts e RAG e só consideramos o fine-tuning quando este acrescenta valor de forma demonstrável. Assim, os custos e a manutenção mantêm-se controláveis.

Do conceito à aplicação?

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