Fine-tuning-ul este un proces prin care un model de inteligență artificială preantrenat este ajustat suplimentar pe un set de date specific pentru a îmbunătăți performanța într-o anumită sarcină. Acest proces permite modelului să păstreze cunoștințele generale învățate anterior, dar să se specializeze în contextul unui domeniu sau aplicații particulare.
Utilizat frecvent în procesarea limbajului natural, viziune computerizată sau recunoaștere vocală, fine-tuning-ul reduce timpul de antrenare și resursele necesare, comparativ cu antrenarea unui model de la zero. Această tehnică este esențială pentru adaptarea rapidă și eficientă a modelelor AI la nevoile reale ale utilizatorilor sau companiilor.
