Fine-tuning (hienosäätö) tarkoittaa valmiiksi koulutetun suuren kielimallin jatkokouluttamista spesifillä, kohdennetulla aineistolla. Perustason malli (esim. GPT tai Llama) koulutetaan ensin laajalla yleisaineistolla, jonka jälkeen se hienosäädetään toimialakohtaisella datalla – esimerkiksi lääketieteellisillä teksteillä tai lakiasiakirjoilla.
Fine-tuning vs. RAG
Fine-tuning ja RAG ovat kaksi erilaista tapaa erikoistaa kielimalli tiettyyn alaan. Fine-tuning muokkaa mallin painoja pysyvästi, RAG hakee tietoa ulkoisista lähteistä dynaamisesti. RAG on yleisempi hakusovellusten kontekstissa, koska se mahdollistaa ajantasaisen tiedon käytön ilman uudelleenkoulutusta.