Instruction Tuning (Anweisungsoptimierung)

Instruction Tuning ist eine Technik, bei der KI-Modelle durch optimierte, aufgabenspezifische Anweisungen feinabgestimmt werden. Das Ziel: besseres Verstehen der Intention hinter einer Anfrage und präzisere, relevantere Antworten. Beispiel: Das Modell lernt, „Erkläre X in einfachen Worten" korrekt umzusetzen.

Schritte: Sammlung von Anweisungsdaten (Aufgabe + Lösung) → Fine-Tuning des vortrainierten Modells → Verstärkung durch Feedback (RLHF) → Reward-Modell. Instruction Tuning ermöglicht Flexibilität ohne komplettes Neutraining für jede neue Aufgabe.

Anwendungsbereiche: Kundenservice (kontextbezogene Antworten), Bildung (maßgeschneiderte Lernmaterialien), Programmiertools (GitHub Copilot), medizinische Beratungssysteme. Instruction Tuning ist eine Schlüsseltechnik bei modernen Sprachmodellen wie ChatGPT.