Дополнительное обучение готовой модели на ваших примерах, чтобы она переняла конкретный стиль, формат или узкую задачу, вместо объяснения этого в каждом запросе.
Помогает, когда нужен единый тон или жёсткая структура ответа в большом объёме, и способно снизить стоимость, позволив справляться модели поменьше. Новым фактам оно модель не учит — для этого есть поиск по данным.
Мы начинаем с промптов и поиска по данным, а дообучаем только когда замеры показывают выигрыш. Перед обучением собираем чистый размеченный набор и отдельный набор для оценки: модель, обученная на беспорядочных примерах, выучивает беспорядок.