Reglarea fină (fine-tuning) este un proces esențial în dezvoltarea modelelor de inteligență artificială, prin care un model pre-antrenat pe un set mare și general de date este adaptat la o sarcină specifică sau la un domeniu particular. În această etapă, modelul își ajustează parametrii folosind un set de date mai mic, dar relevant pentru aplicația vizată, fără a pierde cunoștințele generale acumulate anterior.
Această tehnică este utilizată pentru a îmbunătăți performanța modelelor în sarcini precum clasificare de text, recunoaștere de entități, traducere automată, generare de conținut sau analiza imaginilor. Reglarea fină economisește timp și resurse comparativ cu antrenarea de la zero, permițând obținerea rapidă a unor modele precise, specializate și adaptate la nevoile reale ale utilizatorilor sau organizațiilor.
