Finjustering (fine‑tuning) lærer modellen stil, terminologi og domene. Man bruker små, godt kuraterte datasett og tydelige evalueringsmål for å unngå overtilpasning. Vanlige varianter er full finjustering, adaptere og LoRA, som reduserer kostnader ved at bare få parametre trenes. I regulerte miljøer kreves sporbarhet i data og klare risikovurderinger før produksjonssetting.
Finjustering
Lite leksikon om AI
Videre trening av en modell på nye eksempler for å tilpasse den til en oppgave.
