Glossário de IA
Fine-tuning
Fine-tuning é continuar o treino de um modelo já pronto com exemplos seus, para ajustar a forma da saída — tom, formato, estilo de classificação. Serve para ensinar comportamento, não para inserir conhecimento que muda.
A confusão mais comum em projeto de empresa é achar que fine-tuning é o jeito de "ensinar os meus documentos ao modelo". Não é: o conhecimento entra diluído nos pesos, sem fonte citável, e qualquer atualização exige treinar de novo.
Onde fine-tuning ganha é em padrão de saída. Classificar chamado no seu vocabulário, redigir sempre no formato do seu laudo, manter um tom de marca em milhares de respostas — nesses casos, alguns milhares de exemplos bem rotulados fazem mais que um prompt de duas páginas.
Também há ganho de custo quando o volume é alto: um modelo menor ajustado pode substituir um modelo grande com prompt longo, e a economia por chamada aparece rápido.
Também aparece como: ajuste fino, afinamento de modelo.
Onde fine-tuning entra no seu processo?
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