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Il fine-tuning è l'addestramento aggiuntivo di un LLM su dati specializzati per adattarlo a un'attività o a un dominio specifico. Il fine-tuning consente di personalizzare il comportamento di un modello senza addestrarlo da zero.
Cos'è il fine-tuning?
Il fine-tuning parte da un modello pre-addestrato e continua l'addestramento su dati specifici per specializzarlo in attività particolari.
Fine-tuning vs Prompt Engineering
| Aspetto | Fine-tuning | Prompt Engineering |
|---|---|---|
| Costo | Alto (training) | Basso (solo utilizzo) |
| Flessibilità | Fissa dopo l'addestramento | Regolabile in tempo reale |
| Prestazioni | Ottimizzate per l'attività | Generali |
Implicazioni AEO per le aziende
Alcune aziende ottimizzano modelli interni con il fine-tuning. Garantire che il brand sia presente in dataset di qualità può influenzare questi modelli specializzati.
Quando un cliente interroga le IA senza nominare un brand, viene raccomandato qualcun altro. E i brand che gestisci?
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