KI-Glossar
Fine-Tuning
Kurz erklärt
Fine-Tuning bezeichnet das Nachtrainieren eines Sprachmodells mit eigenen Beispielen, damit es einen bestimmten Stil oder ein Spezialformat zuverlässiger trifft. Es verändert das Modell selbst und ist damit aufwendiger als Prompting oder RAG, und für die meisten KMU-Anwendungen unnötig.
In der Praxis gilt eine klare Rangfolge: Erst gute Prompts, dann Firmenwissen per RAG anbinden, und nur wenn beides nachweislich nicht reicht, Fine-Tuning erwägen. Häufigster Anfängerfehler ist der Griff zum Fine-Tuning für Probleme, die ein besserer Prompt oder saubere Dokumente gelöst hätten, teurer und schwerer zu pflegen.
Für Ihr KMU heisst das: Wenn Ihnen jemand als Erstes Fine-Tuning verkauft, fragen Sie nach, warum Prompting und RAG nicht reichen. Meist gibt es darauf keine gute Antwort.