L’ajustement fin est le processus de poursuite de l’entraînement d’un modèle d’IA pré-entraîné sur un ensemble de données plus petit et spécifique pour l’adapter à une tâche ou un domaine particulier.
Un modèle de fondation est entraîné sur des données générales larges. L’ajustement fin ajuste ses paramètres en utilisant un ensemble de données ciblé. L’ajustement fin ne garantit pas l’exactitude.