Was ist Fine-Tuning?
Fine-Tuning bedeutet, ein bestehendes KI-Modell mit eigenen, spezialisierten Daten nachzutrainieren. So passt es besser zu einem konkreten Anwendungsfall, einer Fachsprache oder einem gewünschten Stil.
Beispiel: Ein Unternehmen trainiert ein Modell mit den eigenen Support-Anfragen nach. Danach beantwortet die KI Fragen näher am Haus-Stil und an den eigenen Produkten.
Worauf es ankommt: Fine-Tuning braucht genügend gute Daten und ein klares Ziel. Für viele Aufgaben genügt aber schon eine gute Anweisung oder ein Skill – das ist deutlich günstiger.
Wichtig: Fine-Tuning passt eine KI stärker an, ist aber aufwendiger als ein Prompt oder Skill. Es lohnt sich vor allem bei speziellen, häufig wiederkehrenden Aufgaben.
