KI-Glossar
Fine-Tuning (Feinabstimmung)
Fine-Tuning heißt, ein vorhandenes Modell mit eigenen Beispielen weiterzutrainieren, damit es eine Aufgabe, einen Stil oder ein Format lernt, das es vorher nicht gut konnte.
Sie bereiten Hunderte oder Tausende Paare aus Ein- und Ausgabe vor und trainieren weiter. Die Gewichte des Modells ändern sich, das neue Verhalten ist also ohne langen Prompt da.
Es eignet sich für ein beständiges Format, einen Ton oder eine enge Aufgabe. Für Fakten, die sich ändern, eignet es sich schlecht: Dafür gibt es die Suche.
Versuchen Sie zuerst einen besseren Prompt und einige Beispiele und halten Sie einen Testsatz zurück. Training auf Daten, die sich mit dem Test überschneiden, lässt ein Modell viel besser aussehen, als es ist.
Praktisch lernen
Diese kostenlosen Lektionen lehren es mit Befehlen für ein Labor und geprüften Aufgaben. Ohne Konto vollständig lesbar.