Fine-Tuning – was bedeutet das?

Fine-Tuning bezeichnet den Prozess, bei dem ein bestehendes KI-Modell gezielt weitertrainiert wird, um es besser an eine bestimmte Aufgabe oder Datengrundlage anzupassen. Dabei wird ein bereits vortrainiertes Modell (z. B. ein Sprachmodell wie GPT) mit zusätzlichen, spezialisierten Daten verfeinert, damit es genauere und relevantere Ergebnisse liefert.

Fine-Tuning spart Zeit und Rechenleistung, weil die KI nicht von Grund auf neu trainiert werden muss, sondern auf einem bereits gelernten Wissensstand aufbaut.

Beispiel:
Ein allgemeines Sprachmodell versteht viele Themen. Wenn es aber mit medizinischen Fachtexten weitertrainiert wird, kann es gezielter auf medizinische Fragen antworten – das ist Fine-Tuning.

Fine-Tuning gehört zum Themenfeld Künstliche Intelligenz
und wird häufig im Zusammenhang mit Generativer KI und Machine Learning genannt.

Mehr Definitionen diesbzgl. finden Sie im
AZ-COM Glossar zur KI & Generative AI.
Für interessante Anregungen, themenbezogene Beiträge und Aktuelles lesen Sie hier auf: AZ-COM Blog.