Ano ang tawag sa ikalawang paraan, ang pagsasanay gamit ang mga halimbawa?

Kinukuha ng fine-tuning ang isang naka-train na, pangkalahatang layunin na AI model at ipinagpapatuloy ang pagte-train nito sa isang mas maliit at mas nakatuong hanay ng halimbawa na tiyak sa isang gawain o istilo, na nag-aayos sa panloob na parameter ng modelo upang maisama nito ang kasanayan o tono na iyon nang direkta sa paraan nitong bumubuo ng sagot. Ito ay naiiba sa simpleng pagbabago ng pananalita ng iyong mga tagubilin, dahil ang fine-tuning ay binabago ang batayang modelo mismo sa halip na ang input lamang na ipinapadala mo rito.

Ang prompting ay ang mas magaan na alternatibo: ang pagbuo ng matalinong tagubilin o halimbawa upang gabayan ang pag-uugali ng isang pangkalahatang modelo nang hindi binabago ang modelo mismo, na mabilis at mura ngunit may hangganan lamang. Ang streaming ay tumutukoy sa unti-unting pagpapakita ng sagot habang binubuo ito, isang hiwalay na bagay tungkol sa paghahatid ng output, hindi kung paano natututo ang isang modelo.

Maaaring mas mahal at matagal ang fine-tuning kaysa sa prompting dahil nangangailangan ito ng muling pagte-train sa piniling halimbawa, ngunit maaari nitong ilagom nang mas malalim ang espesyalisadong kaalaman o pag-uugali kaysa sa matalinong prompting lamang, kaya't madalas nag-fine-tune ang mga kumpanya ng mga modelo para sa tiyak na larangang propesyonal.