Розглянуто підходи до тонкого налаштування штучного інтелекту на основі двох запропонованих методів. Розроблено блок-схеми кожного з двох методів, проведено порівняльний аналіз ефективності цих методів на прикладі тонкого налаштування моделі ChatGPT. Проведено експериментальну апробацію процесу донавчання ШІ на основі кожного з методів, завдяки чому отримано порівняльну оцінку ефективності результатів тонкого налаштування. Результати дослідження можуть бути корисними для розробників та дослідників, які працюють у сфері штучного інтелекту, та можуть допомогти обрати кращий метод донавчання для конкретних завдань. Отже, досліджено модифіковані методи тонкого налаштування штучного інтелекту, які забезпечують використання меншої кількості ресурсів та отримання високої точності та ефективності роботи для конкретних завдань.