Methoden
Fine-Tuning
Nachtrainieren eines vortrainierten Modells auf eigene, spezialisierte Daten.
Ausführliche Erklärung
Fine-Tuning passt ein bereits trainiertes Basismodell durch ein zusätzliches Training auf domänenspezifische Daten an. Das Modell behält sein Grundwissen, lernt aber Stil, Terminologie oder Aufgaben einer Branche. Für viele Anwendungsfälle ist RAG günstiger und flexibler.
Beispiele aus der Praxis
- •Juristisches LLM, das auf deutsche Gerichtsurteile feinabgestimmt wurde
- •Klassifikator für branchenspezifische Dokumentenarten