Quando conviene il fine-tuning, quando basta RAG e quando nessuno dei due — una guida alla decisione.
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Adattare il modello al caso.
Il Fine-Tuning riaddestra un modello pre-addestrato su dati propri, in modo che fornisca risultati migliori in un contesto specifico — ad es. tonalità, linguaggio specialistico, classificazioni particolari.
Quando Fine-Tuning, quando RAG, quando nessuno dei due.
Regola pratica: domande di conoscenza → RAG. Comportamento/tonalità/formato → Prompt Engineering o Fine-Tuning. Dominio regolato con pattern ricorrenti che non entrano più nel Prompt → Fine-Tuning.
Il Fine-Tuning è l'opzione più costosa, non sempre la migliore.
Vedi anche
