Fine-Tuning
Nachtraining eines Modells auf eigene Daten für eine spezifische Aufgabe.
Definition
Fine-Tuning bezeichnet das gezielte Nachtraining eines bestehenden Modells auf einem spezifischen Datensatz. Das Modell wird dabei an eine bestimmte Domäne, einen Stil oder eine Aufgabe angepasst. Im Gegensatz zum Prompt Engineering verändert Fine-Tuning die Gewichte des Modells selbst.
Warum das wichtig ist
Fine-Tuning kann sinnvoll sein, wenn ein Modell dauerhaft in einem sehr spezifischen Kontext arbeiten soll. Es erfordert jedoch geeignete Daten, Aufwand und eine sorgfältige Abwägung gegenüber einfacheren Ansätzen.
Vidasus-Kontext
In der Beratung prüfen wir, ob Fine-Tuning für einen Anwendungsfall wirtschaftlich sinnvoll ist oder ob Prompt Engineering und RAG bereits ausreichen.