Fine-Tuning

Fine-Tuning ist der Prozess, bei dem ein vortrainiertes Modell auf spezifische Aufgaben oder Datensätze abgestimmt wird. Es nutzt die allgemeinen Fähigkeiten des vortrainierten Modells und verfeinert sie für einen bestimmten Anwendungsfall, z. B. ein GPT-4-Modell für juristische Textanalyse.

Schritte: Auswahl des vortrainierten Modells → Datensammlung und -vorbereitung → Anpassung des Modells mit neuen Daten → Validierung → Integration und Überwachung. Fine-Tuning benötigt deutlich weniger Daten und Rechenressourcen als ein Training von Grund auf.

Anwendungsbereiche: Gesundheitswesen (medizinische Berichte), E-Commerce (Produktempfehlungen), Recht und Finanzen (Vertragsanalyse), Kundenservice (domänenspezifische Chatbots).