الضبط الدقيق يقوم بتكييف نموذج مدرب مسبقاً لمهمة أو مجال محدد من خلال تدريبه الإضافي على مجموعة بيانات متخصصة أصغر. يقوم بتخصيص نموذج عام لاحتياجات محددة — لكن في العديد من الحالات، يكون الإسناد (prompting) أو RAG أبسط وكافياً.
ما هو الضبط الدقيق
FINE-TUNING → take a PRE-TRAINED model and train it further on YOUR specific data:
→ starts from a general model (already knows a lot) → adapts it to a specific task/domain/style
→ uses a smaller, task-specific dataset (vs training from scratch)
→ produces a customized model specialized for your need
→ customize a general model for specific tasks/domains/styles
متى تستخدم الضبط الدقيق (مقابل البدائل)
FINE-TUNING → when you need:
→ a specific STYLE/format/behavior consistently; specialized task performance; a particular
tone/domain
→ and prompting alone isn't enough
ALTERNATIVES (often simpler/better):
→ PROMPTING → for many tasks, good prompts suffice (no training) — try this first
→ RAG → for adding KNOWLEDGE/data → retrieval, not fine-tuning (fine-tuning teaches
behavior/style, not great for injecting facts/knowledge)
→ fine-tuning for BEHAVIOR/style/task adaptation; RAG for KNOWLEDGE; prompting for most things
