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Arbeiten mit SprachmodellenZuletzt geprüft
Fine-Tuning
Beim Fine-Tuning wird ein bereits trainiertes Modell mit eigenen Beispielen nachtrainiert, damit es Stil, Format oder eine Aufgabe zuverlässiger trifft.
Auch bekannt als: Feinabstimmung
So funktioniert das
Beim Fine-Tuning wird ein vorhandenes Modell mit einer Sammlung eigener Beispiele (Eingabe plus gewünschte Ausgabe) weiter trainiert. Es lernt dadurch vor allem Stil, Format und Verhalten — etwa einen bestimmten Ton, ein festes Antwortschema oder eine Spezialaufgabe.
Beispiel aus der Praxis
Ein Modell soll Support-Tickets immer in dieselbe Struktur mit Kategorie, Dringlichkeit und Kurzfassung bringen. Mit mehreren hundert sauberen Beispielen lernt es das Schema zuverlässiger als durch Prompting allein.
Das solltest du wissen
- Fine-Tuning ist selten der erste Schritt. Oft reichen gute Prompts oder RAG, und die sind günstiger und schneller.
- Für aktuelles Faktenwissen eignet es sich schlecht: Dafür ist RAG die bessere Wahl.
- Entscheidend ist die Qualität der Beispiele: lieber wenige saubere als viele halbgare.
- Ein feinjustiertes Modell musst du pflegen, wenn sich Anforderungen oder das Basismodell ändern.
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