Mental BoundΤο fine-tuning παίρνει ένα ήδη εκπαιδευμένο μοντέλο και συνεχίζει την εκπαίδευσή του στα δικά σου δεδομένα, προσαρμόζοντας τα εσωτερικά του weights ώστε να εξειδικευτεί στην εργασία, το στυλ ή το domain σου, διατηρώντας τα περισσότερα από όσα ήδη γνωρίζει. Απαιτεί πολύ λιγότερα δεδομένα και υπολογιστική ισχύ από την εκπαίδευση από το μηδέν — συχνά χιλιάδες παραδείγματα αντί για δισεκατομμύρια.
Τυπικές χρήσεις: ένα bot υποστήριξης πελατών εκπαιδευμένο στα παλιά tickets και τον τόνο φωνής σου, ένας βοηθός κώδικα προσαρμοσμένος στα patterns του codebase σου, ένα εργαλείο γραφής που μαθαίνει το στυλ της μάρκας σου από δείγματα εγγράφων.
Ο βασικός κίνδυνος είναι το catastrophic forgetting — στενά νέα δεδομένα μπορούν να υποβαθμίσουν ικανότητες που το μοντέλο είχε. Τεχνικές όπως το LoRA, που ενημερώνουν μόνο ένα μικρό υποσύνολο των weights, βοηθούν να διατηρηθούν. Για πολλές εφαρμογές, το fine-tuning είναι ο πρακτικός δρόμος προς ένα μοντέλο που ταιριάζει στις ανάγκες σου με κλάσμα του κόστους.