Fine-Tuning

Fine-Tuning passt ein Basismodell an eine spezifische Aufgabe oder Domäne an. Das ist sinnvoll, wenn wiederkehrende Muster, eine besondere Sprache oder domänenspezifische Antworten gefragt sind.

Nicht immer ist Fine-Tuning der beste Weg. Oft reichen Prompt Engineering oder RAG aus. Wenn die gewünschte Ausgabe aber sehr konstant sein soll, kann Fine-Tuning die bessere Wahl sein.