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Ajustement fin
Le fine-tuning consiste à ré-entraîner partiellement un modèle d'IA existant sur un jeu de données spécifique à l'entreprise, afin de spécialiser son comportement sans repartir de zéro.
Pourquoi c'est important
Le fine-tuning est plus coûteux et rigide que le RAG ou le prompt engineering ; il ne se justifie que pour des usages à fort volume nécessitant un style ou un format très spécifique.
Exemple concret
Une entreprise de support client fine-tune un modèle sur des milliers de tickets historiques pour reproduire son ton et sa terminologie métier.
Notions associées
Ré-entraînementModèle spécialiséJeu de données propriétaire
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