Fine-tuning
Fine-Tuning ist der Prozess des weiteren Trainings eines vortrainierten KI-Modells auf einem spezifischen Datensatz, um die Leistung für eine bestimmte Aufgabe zu verbessern.
Kurzdefinition
Fine-Tuning ist der Prozess des weiteren Trainings eines vortrainierten KI-Modells auf einem spezifischen Datensatz, um die Leistung für eine bestimmte Aufgabe zu verbessern.
Ausführliche Erklärung
Ein großes Sprachmodell wie GPT-4 wurde auf allgemeinen Internetdaten trainiert. Für spezifische Anwendungen ist ein allgemein einsetzbares Modell jedoch nicht optimal. Fine-Tuning löst dies, indem das Modell auf branchenspezifischen Beispielen trainiert wird. Match-AI wendet Fine-Tuning als Teil des Onboarding-Prozesses an.
Synonyme
Beispiele
Eine Rechtsberatungskanzlei tuned ein LLM auf 500 erfolgreichen Outreach-E-Mails der letzten 3 Jahre. Ergebnis: 2x höhere Antwortrate gegenüber dem nicht feinabgestimmten Modell.
Wann verwenden Sie dies?
Fine-Tuning ist die richtige Wahl, wenn Prompt-Engineering nicht ausreicht.
Match-day Ansatz
Match-AI bietet Fine-Tuning als Teil des Enterprise-Pakets an.
Verwandte Begriffe
Large language model (LLM)LLM
Ein Large Language Model (LLM) ist ein neuronales Netzwerk, das auf enormen Textmengen trainiert wurde und menschliche Sprache auf menschlichem Niveau versteht, generiert und darüber nachdenkt.
Prompt engineering
Prompt Engineering ist die Kunst und Wissenschaft der Formulierung von Anweisungen für KI-Modelle, um optimale, konsistente und zuverlässige Ausgaben zu erhalten.
Machine learning (ml)ML
Machine Learning ist ein Zweig der KI, bei dem Systeme automatisch aus Daten lernen und ihre Leistung verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.
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