Prompting-এ model-এর weights পরিবর্তন না করে instruction ও context দিয়ে desired output নেওয়া হয়। Fine-tuning-এ task-specific examples দিয়ে model-এর weights update করা হয়।
Prompting → দ্রুত, কম setup, model অপরিবর্তিত
Fine-tuning → training data ও compute প্রয়োজন, behavior বেশি customize করা যায়
শুধু নতুন knowledge যোগ করতে fine-tuning সবসময় best নয়; frequently changing knowledge-এর জন্য RAG বেশি practical হতে পারে। Fine-tuning style, format বা repeated task behavior শেখাতে useful।
Prompting inference-time instruction ব্যবহার করে, আর fine-tuning training-এর মাধ্যমে model parameters পরিবর্তন করে নির্দিষ্ট behavior শেখায়।