Feintuning
Das gezielte Nachtrainieren eines bestehenden KI-Modells mit eigenen Daten, um es auf eine bestimmte Aufgabe zu spezialisieren.
Einfach erklärt
Die meisten Unternehmen brauchen kein Feintuning — sie kommen mit einem guten Prompt und gegebenenfalls RAG deutlich weiter, schneller und günstiger.
Feintuning bedeutet, ein bestehendes Modell mit eigenen Beispieldaten weiter zu trainieren, damit es sich einen bestimmten Stil oder eine Aufgabe dauerhaft "merkt". Das ist aufwendig und lohnt sich nur bei sehr spezifischen, wiederkehrenden Anwendungen in großem Umfang.
Beispiel aus dem Unternehmensalltag
Ein größerer Halbleiterfertiger mit tausenden ähnlichen Support-Fällen lässt ein Modell auf den eigenen Sprachstil und die eigene Fehlerterminologie feintunen — für ein EPU wäre der Aufwand nicht gerechtfertigt.
Was das für Ihr Unternehmen bedeutet
- Für die meisten KMU ist Feintuning nicht der richtige erste Schritt.
- Ein guter Prompt plus eigene Dokumente (RAG) lösen die meisten Anwendungsfälle günstiger.
- Wenn ich Feintuning empfehle, hat das einen konkreten, im Vorfeld geprüften Grund.
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