Fine-tuning in NLP refers to the procedure of re-training a pre-trained language model using your own custom data. As a result of the fine-tuning procedure, the weights of the original model are updated to account for the characteristics of the domain data and the task you are interested in.
Fine-tuning 을 MT 모델에 사용하면, 주어진 도메인이나 스타일에 맞게 MT 모델을 맞추어준다. fine-tuning하기 위해서는 MT 모델이 맞추어 줄 bilingual sentence 가 있어야 한다.
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