Bedeutung & Anwendung – Verständlich und ohne Fachbegriffe
Fine-Tuning bedeutet, ein KI-Modell mit eigenen Daten weiter zu trainieren. So wird die KI auf bestimmte Aufgaben spezialisiert.
Ein KI-Sprachmodell hat ein breites Allgemeinwissen. Aber es kennt nicht den Stil, die Fachbegriffe oder die besonderen Regeln eines Unternehmens. Durch Fine-Tuning lernt das Modell diese Besonderheiten.
Sie sammeln Beispiele fuer die gewuenschte Aufgabe. Das koennen Texte, Frage-Antwort-Paare oder Klassifikationen sein. Mit diesen Beispielen wird das Modell weiter trainiert. Danach beherrscht es die neuen Aufgaben besser.
Fine-Tuning eignet sich, wenn die KI dauerhaft einen bestimmten Stil oder Fachbegriffe verwenden soll. Fuer einmalige Fragen reicht oft eine gute Anweisung (Prompt) aus. Wenn die KI aktuelle Dokumente durchsuchen soll, ist RAG die bessere Loesung.
Die Qualitaet der Trainingsdaten ist entscheidend. Schlechte oder wenige Beispiele fuehren zu schlechten Ergebnissen. Fine-Tuning kostet Rechenzeit und damit Geld. Fuer kleine Datensaetze beginnen die Kosten bei wenigen Euro.
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