Feintuning
Auch bekannt als: Fine-Tuning · Nachtrainieren
Feintuning bedeutet, ein bereits trainiertes Modell mit eigenen Daten weiter zu trainieren, um sein Verhalten oder seinen Stil anzupassen.
Ein Sprachmodell wird zunächst allgemein auf breiten Textmengen trainiert. Feintuning setzt danach an und trainiert dieses fertige Modell mit einem kleineren, gezielten Datensatz weiter, sodass es sich in einem bestimmten Format antwortet, einen bestimmten Tonfall übernimmt oder Fachbegriffe einer Branche konsistenter verwendet. Das Ziel ist Anpassung an einen engen Anwendungsfall, nicht das Beibringen völlig neuen Weltwissens.
In der Praxis braucht Feintuning einen sorgfältig zusammengestellten Trainingsdatensatz, Rechenleistung für den Trainingslauf und eine Auswertung danach, ob sich das Verhalten tatsächlich wie gewünscht verändert hat. Das entstehende Modell muss zudem gepflegt werden: Aktualisiert der Anbieter das Basismodell, ist häufig ein erneutes Feintuning nötig.
Der Grenzfall ist, dass Feintuning kein sicherer Weg ist, um dem Modell verlässlich neue Fakten beizubringen, und bei zu wenig oder einseitigen Trainingsdaten leidet oft die allgemeine Leistungsfähigkeit des Modells außerhalb des trainierten Bereichs. Es ist aufwendiger und teurer in Betrieb und Pflege, als viele erwarten.
Was das im Betrieb heißt
Für die meisten Betriebe mit fünfzig Leuten ist Feintuning ehrlicherweise selten der richtige Weg: Wer aktuelle, geprüfte Antworten aus eigenen Unterlagen braucht, kommt mit RAG in der Regel schneller, günstiger und mit weniger Wartungsaufwand ans Ziel. Feintuning lohnt sich erst bei einem sehr spezifischen, wiederkehrenden Format, das RAG allein nicht abdeckt.
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