Le fine-tuning poursuit l'entraînement d'un modèle pré-entraîné sur un jeu de données spécifique, pour l'adapter à une tâche, un style ou un domaine. Il modifie les poids du modèle. Il nécessite des exemples de qualité et un coût de calcul, et ne remplace pas un RAG pour injecter des connaissances qui changent.