Fine-tuning (тонкая настройка)– дообучение уже предобученной модели на узкоспециализированном датасете. Здесь модель «подтягивается» под конкретную задачу (отраслевой текст, код, медицинские записи и т.д.). Например, берут GPT и обучают его на юридических текстах, чтобы он хорошо отвечал на правовые вопросы. В отличие от предобучения, fine-tuning требует заметно меньшего объёма данных, но приводит к тому, что модель выдаёт более целенаправленные ответы в своём домене.
[Искусственный интеллект. Терминология IT. The Angmar Core. (Электронный ресурс). Режим доступа: http://habr.com›ru/articles/929130//, свободный.]