Le fine-tuning prend un modele pre-entraine et continue son entrainement sur un jeu de donnees plus petit et specifique. C'est plus efficace que l'entrainement de zero et produit des modeles specialises. Les techniques incluent le fine-tuning complet, LoRA (Low-Rank Adaptation) et QLoRA.









