Fine-tuning
O que é Fine-tuning de modelos de IA, quando usar e alternativas como RAG e prompt engineering.
Fine-tuning
Fine-tuning (ajuste fino) é o processo de treinar um modelo de IA pré-existente com dados específicos para melhorar seu desempenho em tarefas particulares.
É como pegar um estudante com conhecimento geral e especializá-lo em uma área específica.
Modelo Base (ex: GPT-4)
↓
Dados de treinamento específicos
(ex: 1000 emails da sua empresa)
↓
Processo de fine-tuning
↓
Modelo Especializado
(entende seu contexto e estilo)
✅ Ideal para:
- Adaptar tom e estilo consistente
- Tarefas muito específicas e repetitivas
- Terminologia especializada de um setor
- Quando RAG não é suficiente
❌ Evitar quando:
- Dados mudam frequentemente (use RAG)
- Poucos exemplos de treinamento (<100)
- Tarefa pode ser resolvida com bom prompt
- Orçamento limitado
| Método | Custo | Flexibilidade | Melhor para |
|---|---|---|---|
| Prompt Engineering | Baixo | Alta | Maioria dos casos |
| RAG | Médio | Alta | Dados atualizados |
| Fine-tuning | Alto | Baixa | Estilo/formato fixo |
| Treinar do zero | Muito alto | Total | Casos extremos |
Sem fine-tuning:
Entrada: Ticket de suporte técnico Saída: Resposta genérica, tom corporativo padrão
Com fine-tuning:
Entrada: Ticket de suporte técnico Saída: Resposta no tom da empresa, usando jargões internos, seguindo templates específicos
| Provedor | Custo de Treinamento | Custo de Uso |
|---|---|---|
| OpenAI | $0.008/1K tokens | 2-6x modelo base |
| Anthropic | Não disponível público | N/A |
| Varia por região | 1.5-4x modelo base |
O OpenClaw geralmente NÃO precisa de fine-tuning porque:
- SOUL.md - Define personalidade e tom
- Skills - Instruções especializadas por tarefa
- Memória - Aprende contexto ao longo do tempo
- RAG - Acessa dados atualizados
Essas técnicas combinadas resolvem 95% dos casos sem custo de treinamento.
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