Fine-tuning
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Ajuste fino: continuar o treino de um modelo já pronto com um conjunto de dados específico, para especializá-lo numa tarefa ou estilo.
Fine-tuning (ajuste fino) é pegar um modelo pré-treinado e continuar o treino com um conjunto de dados menor e especializado, ajustando seus pesos para uma tarefa ou domínio específico.
Quando usar vs. RAG: se o problema é conhecimento (o modelo precisa de fatos novos/atualizados), RAG costuma ser mais barato e flexível. Se o problema é comportamento (tom, formato de saída, uma habilidade específica), fine-tuning tende a ser a escolha. Não são excludentes — muitos sistemas combinam os dois.