Fine-Tuning
Fine-Tuning passt ein bereits trainiertes Modell durch weiteres Training an. Es ist vom Bereitstellen aktueller Dokumente zur Laufzeit zu unterscheiden.
Fine-Tuning ist weiteres Training eines bereits vortrainierten Modells mit Daten für eine bestimmte Aufgabe oder Domäne. Dabei wird das Modellverhalten angepasst, statt jede Anfrage lediglich um ein Dokument zu ergänzen.
Beispiel eines Antwortformats
Ein hypothetisches Team möchte, dass ein Modell Serviceanfragen in einem festgelegten Kurzformat beantwortet. Geeignete Trainingsbeispiele könnten dieses Verhalten vermitteln. Ob es zuverlässig gelingt, muss mit getrennten Prüfbeispielen bewertet werden.
Fine-Tuning ist nicht gleich RAG: Der Abruf aktueller Quellen ist eine andere Funktion. Beide Ansätze können kombiniert werden. Das Training ersetzt weder die Pflege gültiger Arbeitsanweisungen noch Zugriffsprüfungen. Auch eine angepasste Ausgabe bleibt auf sachliche Richtigkeit und unerwünschtes Verhalten zu prüfen.
Quellen
Verwandte Begriffe
- Large Language ModelEin Large Language Model verarbeitet Sprache anhand gelernter Muster. Flüssiger Text belegt weder sachliche Richtigkeit noch Zugriff auf aktuelle Firmendaten.
- Retrieval-Augmented GenerationRAG verbindet die Suche nach passenden Informationen mit einer generierten Antwort. Der Zugriff auf Quellen ersetzt kein Qualitäts- und Rechtekonzept.
- LLM-EvaluationEine LLM-Evaluation prüft Modellergebnisse anhand definierter Aufgaben und Kriterien. Ein guter Einzelfall ist noch kein belastbarer Qualitätsnachweis.
- ModellkarteEine Modellkarte dokumentiert Zweck, Grundlagen, Bewertungsbedingungen und bekannte Grenzen eines KI-Modells für eine bestimmte Version.
- KI-EinsatzbereitschaftKI-Einsatzbereitschaft beschreibt die Voraussetzungen für ein KI-Vorhaben: Ziel, nutzbare Daten, Fähigkeiten, Zuständigkeit und Betriebsablauf.
- Context EngineeringContext Engineering bereitet die Informationen für einzelne Modellaufrufe vor: passende Anweisungen, Nachrichten, Quellen und aktuelle Zustände.
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