Fine-tuning & LoRA
Concept
Entraînement et inférence
Adapting a trained model cheaply — the small-compute on-ramp.
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Fine-tuning continues training on a narrow dataset to specialize a model; LoRA does it by learning tiny low-rank adapter matrices instead of touching all weights, cutting cost by orders of magnitude. It is how enterprises adapt open models, how the Stable Diffusion style ecosystem works, and what products like Tinker sell as a service.
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Basé sur
Connexes
Sources
Fiche examinée au 2026-01-15 — voir Méthodologie.