Fine-tuning, genel amaçlı eğitilmiş bir yapay zeka modelini belirli bir domain veya görev için ek veriyle yeniden eğitme sürecidir. Sıfırdan model eğitmek çok maliyetlidir; bu yüzden mevcut modeli daha az veri ve hesap gücüyle özelleştirmek tercih edilir. Müşteri destek botu için şirket içi konuşma verisiyle, tıbbi asistan için klinik raporlarla veya hukuk asistanı için sözleşme metinleriyle fine-tune yapılabilir.
Fine-tuning her probleme çözüm değildir. Eğer veri kalitesi düşükse model kötü alışkanlıkları öğrenir. Çok az veri verilirse overfitting oluşur ve model yeni durumlarda başarısız olur. Ayrıca fine-tuning bazen modelin genel yeteneklerini zayıflatabilir. Bu yüzden önce RAG veya prompt engineering denenmeli, fine-tuning gerçekten gerekli olduğunda gündeme gelmelidir.
