Full Fine Tuning

Questa tecnica prevede l’aggiornamento di tutti i parametri del modello durante la fase di addestramento.

Permette interventi profondi, ma richiede risorse computazionali significative e un’infrastruttura adeguata. È una soluzione che può risultare interessante per progetti complessi e organizzazioni con risorse tecniche importanti.

PEFT e LoRA

Il Parameter-Efficient Fine Tuning utilizza tecniche che consentono di personalizzare un modello intervenendo soltanto su una parte dei parametri.

Tra queste troviamo LoRA (Low-Rank Adaptation), un approccio che permette di ridurre sensibilmente il carico computazionale rispetto al fine tuning completo.

Queste tecniche rendono la personalizzazione dei modelli più accessibile e rappresentano un’opportunità interessante anche per progetti di dimensioni più contenute.

Quattro esempi pratici di fine tuning AI

Per capire meglio le potenzialità di questa tecnologia, vediamo alcuni possibili scenari applicativi.

Esempio 1: personalizzare la comunicazione di un brand

Un’agenzia di marketing gestisce i contenuti digitali di diversi clienti. Ogni azienda ha una propria identità comunicativa: alcune utilizzano un linguaggio informale, altre preferiscono uno stile tecnico e istituzionale.

Attraverso il fine tuning, è possibile sviluppare modelli specializzati sulla base di contenuti aziendali precedentemente approvati.

Il risultato può essere un assistente editoriale maggiormente allineato alle caratteristiche comunicative di ciascun cliente.