Introdução

O Fine Tuning é essencial para personalizar modelos de linguagem como GPT e LLAMA para tarefas específicas. Utiliza-se um modelo pré-treinado e um dataset próprio para treinar o modelo, tornando-o mais eficaz em contextos específicos. É importante avaliar a necessidade real de Fine Tuning, pois pode ser caro e trabalhoso. Em muitos casos, bons prompts e arquiteturas como RAG podem resolver os problemas sem a necessidade de Fine Tuning. É fundamental considerar todas as opções antes de investir nessa técnica.