दूसरे तरीके यानी उदाहरणों पर प्रशिक्षण देने को क्या कहते हैं?

फ़ाइन-ट्यूनिंग पहले से प्रशिक्षित एक सामान्य-प्रयोजन AI मॉडल को लेकर उसे किसी काम या शैली से जुड़े छोटे, अधिक केंद्रित उदाहरणों के सेट पर प्रशिक्षित करना जारी रखती है, मॉडल के आंतरिक पैरामीटरों को समायोजित करते हुए ताकि वह उस हुनर या लहज़े को सीधे अपने जवाब बनाने के तरीक़े में समाहित कर ले। यह सिर्फ़ आपके निर्देशों के शब्द बदलने से अलग है, क्योंकि फ़ाइन-ट्यूनिंग अंतर्निहित मॉडल को ही बदल देती है, न कि सिर्फ़ वह इनपुट जो आप उसे भेजते हैं।

प्रॉम्प्टिंग एक हल्का विकल्प है: मॉडल को बदले बिना, चतुराई भरे निर्देशों या उदाहरणों से एक सामान्य मॉडल के व्यवहार को दिशा देना, जो तेज़ और सस्ता है लेकिन इसकी एक सीमा है। स्ट्रीमिंग किसी जवाब को बनते ही धीरे-धीरे दिखाने की बात करती है, यह जवाब देने के तरीक़े से जुड़ा एक असंबंधित मामला है, न कि मॉडल के सीखने से।

फ़ाइन-ट्यूनिंग प्रॉम्प्टिंग से ज़्यादा महंगी और समय लेने वाली हो सकती है क्योंकि इसमें चुने हुए उदाहरणों पर फिर से प्रशिक्षण देना पड़ता है, लेकिन यह अकेली चतुर प्रॉम्प्टिंग से कहीं ज़्यादा गहराई से विशेष ज्ञान या व्यवहार बैठा सकती है, यही वजह है कि कंपनियाँ अक्सर विशेष पेशेवर क्षेत्रों के लिए मॉडलों को फ़ाइन-ट्यून करती हैं।