Glossar
Fine-Tuning
Auch: Feinabstimmung
Ein vorhandenes Modell wird mit eigenen Beispielen nachtrainiert, um Stil, Format oder Fachsprache zuverlässig zu treffen.
Fine-Tuning verändert das Verhalten des Modells, nicht sein Wissen im engeren Sinn. Für aktuelle Fakten aus eigenen Daten ist Suche der richtige Weg, nicht Nachtraining.
Es lohnt sich, wenn Format und Ton exakt sitzen müssen, wenn die Aufgabe eng ist und häufig vorkommt, oder wenn ein kleineres Modell ausreicht, sobald es die Aufgabe kennt.
Woran Sie es erkennen
- Stil oder Format sollen verlässlich getroffen werden.
- Es gibt einige hundert gute Beispielpaare.
- Prompt und Kontext sind bereits ausgereizt.
Häufig gefragt
Feinabstimmung oder Wissen im Kontext?
Für Wissen der Kontext, für Verhalten die Feinabstimmung. Wer aktuelle Fakten braucht, mischt sie zur Laufzeit hinein, sonst muss man bei jeder Änderung neu trainieren. Feinabstimmung ist die Antwort auf Stil, Struktur und Tonfall.