Fine-Tuning
Die Weiterentwicklung eines vortrainierten KI-Modells auf einem spezifischen Datensatz für einen bestimmten Anwendungsfall.
Fine-Tuning bezeichnet den Prozess, bei dem ein bereits vortrainiertes KI-Modell auf einem kleineren, domänenspezifischen Datensatz weitertrainiert wird. Ziel ist es, das allgemeine Modell auf eine bestimmte Aufgabe oder Branche zu spezialisieren — ohne den enormen Aufwand eines vollständigen Trainings von Grund auf.
Wann lohnt sich Fine-Tuning?
Fine-Tuning macht Sinn, wenn ein allgemeines Modell den spezifischen Stil, Tonfall oder Fachvokabular eines Unternehmens nicht ausreichend abbildet — zum Beispiel für juristische Dokumente, technische Handbücher oder branchenspezifische Klassifikationsaufgaben.
Im Vergleich zu RAG ist Fine-Tuning aufwendiger und erfordert qualitativ hochwertige Trainingsdaten. Für viele Anwendungsfälle ist RAG die effizientere Alternative. Die Entscheidung zwischen beiden Ansätzen gehört zu den zentralen Architekturentscheidungen beim KI-Einsatz.