Fine-Tuning (Feinabstimmung von KI-Modellen)
Was ist Fine-Tuning?
Fine-Tuning bezeichnet die gezielte Weiterentwicklung eines bereits vortrainierten KI-Modells durch zusätzliche, spezifische Trainingsdaten. Dabei wird ein Foundation Model oder Large Language Model (LLM) auf einen bestimmten Anwendungsbereich angepasst.
Wie funktioniert Fine-Tuning?
Ein vortrainiertes Modell der Künstlichen Intelligenz wird mit neuen, spezialisierten Datensätzen weitertrainiert.
Der Ablauf:
- Auswahl eines geeigneten Basismodells
- Bereitstellung domänenspezifischer Trainingsdaten
- Weitertraining des Modells
- Validierung der Ergebnisse
Durch diesen Prozess passt sich das Modell an eine konkrete Aufgabe oder Branche an.
Unterschied zwischen Fine-Tuning und Prompt Engineering
Prompt Engineering steuert ein Modell durch gezielte Eingaben, ohne das Modell selbst zu verändern.
Fine-Tuning verändert hingegen die internen Parameter des KI-Systems dauerhaft.
Prompting ist flexibler und schneller einsetzbar.
Fine-Tuning ist sinnvoll bei spezialisierten oder sensiblen Anwendungsfällen.
Warum ist Fine-Tuning für Unternehmen relevant?
Fine-Tuning ermöglicht:
- Branchenspezifische Sprachmodelle
- Anpassung an interne Terminologie
- Verbesserung von Genauigkeit
- Konsistente Tonalität
- Spezialisierte KI-Anwendungen
Unternehmen können so aus allgemeinen KI-Systemen maßgeschneiderte Lösungen entwickeln.
Praxisbeispiel
Ein Finanzdienstleister passt ein Large Language Model durch Fine-Tuning an regulatorische Fachbegriffe und interne Richtlinien an.
Das Modell generiert dadurch präzisere Antworten im Compliance-Bereich.
Verwandte Begriffe
- Foundation Model
- Large Language Model (LLM)
- Prompt Engineering
- Few-Shot Learning
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
FAQ
Ist Fine-Tuning teuer?
Der Prozess kann kostenintensiv sein, da zusätzliche Rechenleistung und hochwertige Trainingsdaten benötigt werden.
Ersetzt Fine-Tuning RAG?
Nein. Fine-Tuning verändert das Modell dauerhaft, während RAG externe Daten dynamisch einbindet.
Ist Fine-Tuning immer notwendig?
Nein. In vielen Fällen reicht strukturiertes Prompt Engineering aus.