Fine-tuning

Fine-tuning — дообучение уже готовой модели на твоём наборе данных. На выходе модель, которая по умолчанию пишет в нужном стиле или решает узкую задачу — без длинных инструкций каждый раз.

Честно: маркетологу fine-tuning нужен редко. В 90% случаев то же самое решается хорошим системным промптом, парой примеров (few-shot) и RAG — быстрее и без затрат на обучение. Fine-tuning оправдан, когда задача массовая, узкая и стабильная: тысячи однотипных генераций в одном жёстком формате.

Моё правило приоритета: сначала промпт, потом few-shot, потом RAG, и только если всё это не держит планку — fine-tuning. Большинство задач до последнего шага не доходят.