Когда дообучение оправдано? Верни JSON {"when_worth": [список из 2+ признаков], "when_not": "когда не стоит"}.
Считай до, а не послеFine-tuning — это не только обучение, но и сбор и чистка данных, прогоны, оценка и ПОДДЕРЖКА (модель устаревает, задача меняется — переобучать). Это окупается, когда: большой объём однотипных запросов; нужна стабильная форма и стиль, которые промптом не удержать; хочешь, чтобы маленькая дешёвая модель работала как большая на узкой задаче (экономия на потоке). Не стоит, когда: задача редкая или быстро меняется; проблему решает промпт или RAG; данных мало или они грязные. Правило: дообучение оправдано на объёме и стабильности; для разовых и меняющихся задач его стоимость съедает выгоду.