Fine-tuning

Le fine-tuning (affinage) part d'un modèle déjà entraîné et le spécialise en poursuivant son entraînement sur un jeu de données ciblé. On adapte ainsi un modèle généraliste à un domaine ou à un ton particulier.

C'est une alternative ou un complément au prompting et au RAG : plutôt que de fournir le contexte à chaque requête, on l'inscrit dans les poids du modèle.

Le fine-tuning est pertinent lorsqu'on dispose de nombreux exemples de qualité et que l'on cherche une réponse très cohérente sur un cas précis.