Fine-tuning adapta um modelo generalista para domínios específicos usando datasets menores e especializados. Técnicas modernas incluem Full Fine-Tuning (ajuste de todos os parâmetros), LoRA (Low-Rank Adaptation — ajuste eficiente de poucos parâmetros), QLoRA (quantizado), e Instruction Tuning (treinamento com pares instrução-resposta). É essencial para criar modelos especializados em medicina, direito, finanças, entre outros.