O fine-tuning, ou ajuste fino, é uma forma de adaptar um modelo de IA já pronto ao seu contexto específico. Em vez de treinar do zero, você especializa um modelo existente.
Como funciona
Você pega um modelo geral e o treina um pouco mais com exemplos do seu domínio, como textos da sua empresa ou de um setor. Assim ele passa a responder no tom e com o conhecimento que você precisa.
Quando vale a pena
Fine-tuning faz sentido quando você tem muitos exemplos próprios e precisa de um comportamento consistente. Para tarefas pontuais, um bom prompt ou o RAG costumam resolver com menos esforço.
O que considerar
Ajustar um modelo exige dados de qualidade e algum custo. Comece testando com prompts e só parta para o fine-tuning quando o ganho justificar o investimento.