Cách thứ hai—huấn luyện trên các ví dụ—được gọi là gì?

Tinh chỉnh (fine-tuning) lấy một mô hình AI đa dụng đã được huấn luyện sẵn và tiếp tục huấn luyện nó trên một tập hợp ví dụ nhỏ hơn, tập trung hơn, phù hợp với một nhiệm vụ hoặc phong cách cụ thể, điều chỉnh các tham số nội tại của mô hình để nó thẩm thấu kỹ năng hoặc phong cách đó trực tiếp vào cách nó tạo ra phản hồi. Điều này khác với việc chỉ đơn giản thay đổi cách diễn đạt trong hướng dẫn của bạn, vì tinh chỉnh thay đổi chính mô hình nền tảng, chứ không chỉ đầu vào bạn gửi cho nó.

Đưa ra hướng dẫn (prompting) là giải pháp thay thế nhẹ nhàng hơn: soạn ra các hướng dẫn hay ví dụ khéo léo để dẫn dắt hành vi của một mô hình đa dụng mà không thay đổi bản thân mô hình, cách này nhanh và rẻ nhưng chỉ có tác dụng đến một mức độ nhất định. Streaming (truyền phát) đề cập đến việc hiển thị phản hồi dần dần khi nó được tạo ra, một vấn đề không liên quan về cách thức phân phối đầu ra, chứ không phải cách mô hình học.

Tinh chỉnh có thể tốn kém và mất thời gian hơn so với việc đưa ra hướng dẫn vì nó đòi hỏi huấn luyện lại trên các ví dụ đã được chọn lọc kỹ, nhưng nó có thể ăn sâu kiến thức hay hành vi chuyên biệt hơn nhiều so với việc chỉ khéo léo đưa ra hướng dẫn, đó là lý do vì sao các công ty thường tinh chỉnh mô hình cho các lĩnh vực chuyên môn cụ thể.