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# Cos'è il fine-tuning e a cosa serve

Il fine-tuning è un processo di apprendimento automatico che consiste nel prendere un modello pre-addestrato e adattarlo a un compito specifico o a un dominio particolare. Questa tecnica avanzata si basa sull'idea di sfruttare le conoscenze che un modello pre-addestrato ha già acquisito e adattarle a uno scopo specifico.

### Quali sono i vantaggi del fine-tuning?

1. **Migliora le prestazioni**: il fine-tuning consente di affinare le capacità del modello su compiti specifici, ottenendo risultati più accurati e pertinenti;
2. **Ti consente di ottimizzare i costi**:
   1. Il fine-tuning è più economico rispetto all'addestramento di un modello da zero;
   2. Il fine-tuning viene generalmente eseguito su modelli linguistici più piccoli e più economici (LLM): ciò significa che, a parità di risposte, ogni messaggio ti costerà significativamente meno.

Il fine-tuning richiede inoltre relativamente pochi dati: è possibile ottenere buoni risultati con poche migliaia di esempi.

### Il processo di fine-tuning

1. **Scelta del modello** -> in genere, si sceglie un modello piccolo e per uso generico (come gpt-4o mini);
2. **Preparazione dei dati** -> si raccoglie un dataset specifico di esempi da fornire al modello linguistico (LLM); [con AIsuru, preparare i dati per il fine-tuning è estremamente semplice](/avanzate/fine-tuning/come-fare-fine-tuning-in-maniera-semplice-con-aisuru.md);
3. **Il fine-tuning vero e proprio**: sulla piattaforma Microsoft Azure o [OpenAI](https://platform.openai.com/finetune), eseguirai il fine-tuning del modello che hai scelto.

✅ Fatto! Dopo aver completato questi passaggi, puoi iniziare subito a usare il [modello sottoposto a fine-tuning nel tuo Agente AIsuru](/avanzate/fine-tuning/come-sfruttare-modelli-fine-tuned-su-aisuru.md)!

### Quando usare il fine-tuning

Il fine-tuning è particolarmente utile quando vuoi modificare il comportamento e aumentare l'accuratezza di un modello specifico.

Utilizzando il fine-tuning, **puoi ottenere modelli più precisi, pertinenti e adatti alle esigenze specifiche di un progetto o di un'organizzazione**, sfruttando al contempo la potenza dei modelli di grandi player come OpenAI.