Fine-tuning
Le fine-tuning consiste à poursuivre l'entraînement d'un modèle de fondation sur un jeu de données spécifique, pour le spécialiser sur une tâche ou un ton précis.
Plutôt que de repartir de zéro, le fine-tuning ajuste les paramètres d'un modèle déjà entraîné avec un nombre d'exemples bien plus réduit. Le modèle garde ses connaissances générales et gagne une compétence ciblée.
Pour la plupart des entreprises, le RAG suffit et coûte moins cher que le fine-tuning. Ce dernier devient utile pour fixer un style de réponse précis ou une tâche répétitive à grande échelle.