Fine-tuning भनेको के हो र यसलाई कहिले प्रयोग गर्छौ?

Question

Accepted Answer

**Fine-tuning** ले पूर्व-प्रशिक्षित मडेललाई विशेष कार्य वा डोमेनमा अनुकूल बनाउन सानो, विशेषीकृत डेटासेटमा थप प्रशिक्षण दिएर अनुकूलित गर्छ। यसले सामान्य मडेललाई विशिष्ट आवश्यकताहरूको लागि अनुकूल बनाउँछ — यद्यपि धेरै अवस्थामा, prompting वा RAG सरल र पर्याप्त छ।

## Fine-tuning भनेको के हो

```text
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
```

## Fine-tuning कहिले प्रयोग गर्नु (बिकल्पहरूको तुलनामा)

```text
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
```

## विचारहरू

```text
⚠️ Fine-tuning needs: a quality DATASET, compute/cost, ML effort, maintenance (re-tune
  as needs change)
⚠️ Often NOT needed → prompting + RAG handle many cases more simply/cheaply → don't fine-tune
  prematurely
✓ use it when there's a clear need that prompting/RAG can't meet
```

## यो किन महत्त्वपूर्ण छ

Fine-tuning र यसलाई कहिले प्रयोग गर्नु भन्ने कुरा बुझ्नु मूल्यवान छ किनभने यो **AI मडेलहरू अनुकूल गर्नको लागि एक महत्त्वपूर्ण विकल्प हो**, तर यो वास्तवमा आवश्यक छ कि छैन भन्ने कुरा बुझ्नु (सरल विकल्प बिरुद्धको तुलनामा) ठोस판断 प्रतिबिम्बित गर्छ।

Fine-tuning — विशेषीकृत डेटामा थप प्रशिक्षण दिएर पूर्व-प्रशिक्षित मडेललाई अनुकूल गरी विशिष्ट आवश्यकताहरूको लागि अनुकूल बनाउनु — सामान्य मडेलहरू विशेषीकृत गर्ने एक तरिका हो।

**Fine-tuning भनेको के हो** भन्ने कुरा बुझ्नु — पूर्व-प्रशिक्षित मडेल लिएर यसलाई आफ्नो विशेष डेटामा थप प्रशिक्षण दिएर कार्य, डोमेन, वा शैलीमा अनुकूल गर्नु, शून्यबाट प्रशिक्षणको तुलनामा सानो डेटासेट प्रयोग गरी — यस प्रविधिलाई स्पष्ट गर्छ।

सबै भन्दा महत्त्वपूर्ण कुरा, **Fine-tuning बिरुद्ध विकल्पहरू कहिले प्रयोग गर्नु भन्ने कुरा** बुझ्नु ठोस판断 प्रतिबिम्बित गर्छ: जब तपाईंलाई सुसंगत विशेष शैली, ढाँचा, वा व्यवहार चाहिन्छ जुन prompting एकैले प्राप्त गर्न सक्दैन तब fine-tuning गर्नु, तर यो स्वीकार गरी कि **विकल्पहरू प्राय: सरल र राम्रो छन्** — **prompting** (धेरै कार्यहरूको लागि पर्याप्त, कुनै प्रशिक्षणको आवश्यकता नछ, पहिले प्रयास गर्नु) र **RAG** (ज्ञान र डेटा थप्नको लागि, retrieval को माध्यमबाट प्रयोग गर्नु किनभने fine-tuning ले व्यवहार र शैली सिकाउँछ तर तथ्यहरू इन्जेक्ट गर्नमा राम्रो छैन)।

मुख्य भेद — **fine-tuning व्यवहार/शैली/कार्य अनुकूलनको लागि, RAG ज्ञानको लागि, prompting अधिकांश कुराको लागि** — यो एक महत्त्वपूर्ण व्यावहारिक निर्देशन हो जुन प्राय: prompting वा RAG काम गर्दछ भन्ने बेलामा fine-tuning गर्ने सामान्य गल्ति बचाउँछ।

**विचारहरू** — कि fine-tuning लाई गुणस्तरको डेटासेट, कम्प्युट, ML प्रयास, र मर्मत सम्भाल चाहिन्छ, र अक्सर आवश्यक हुँदैन (prompting र RAG धेरै अवस्थामा सरल र सस्तोमा हरू गरी, त्यसैले समयमा fine-tuning नगरी) — यो बुझ्नु कहिले fine-tuning वास्तवमा आवश्यक छ भन्ने बारेमा परिपक्क판断 प्रतिबिम्बित गर्छ।

यो판断 (केवल fine-tuning जब prompting/RAG स्पष्ट आवश्यकता पूरा गर्न सक्दैन) मूल्यवान छ किनभने fine-tuning अक्सर अत्यधिक विचार गरिन्छ जब सरल दृष्टिकोण पर्याप्त छ।

चूँकि fine-tuning एक महत्त्वपूर्ण अनुकूलन विकल्प हो तर यो वास्तवमा आवश्यक छ (व्यवहार/शैलीको लागि, जब prompting/RAG पर्याप्त हुन सक्दैन) भन्ने कुरा बुझ्नु सरल विकल्पहरूको तुलनामा (अधिकांश कुराको लागि prompting, ज्ञानको लागि RAG) ठोस판断 प्रतिबिम्बित गर्छ जुन अनावश्यक जटिलता बचाउँछ, fine-tuning र यसलाई कहिले प्रयोग गर्नु भन्ने कुरा मूल्यवान, व्यावहारिक-प्रासंगिक AI ज्ञान हो — एक महत्त्वपूर्ण अनुकूलन विकल्प, मुख्य판断हो कि यो वास्तवमा आवश्यक छ कहिले (व्यवहार/शैली अनुकूलन) बिरुद्ध सरल विकल्पहरू (अधिकांश कुराको लागि prompting, ज्ञानको लागि RAG), ठोस판断प्रतिबिम्बित गरी समयमा fine-tuning नगरी जब सरल दृष्टिकोण पर्याप्त छ भन्ने कुरा प्रतिबिम्बित गरी।