Fine-Tuning bezeichnet das nachträgliche Training eines bereits vortrainierten KI-Modells mit zusätzlichen, spezifischen Daten. Ziel ist es, die allgemeine Leistungsfähigkeit des Modells auf bestimmte Anwendungsbereiche oder Zielgruppen zuzuschneiden.
Insbesondere Start-ups und spezialisierte Unternehmen greifen häufig auf große vortrainierte Sprachmodelle (z. B. GPT) zurück und trainieren diese mit domänenspezifischen Daten – etwa aus dem medizinischen, juristischen oder technischen Bereich – nach. So entstehen maßgeschneiderte KI-Lösungen, die beispielsweise Fachbegriffe besser verstehen, branchenspezifische Fragestellungen beantworten oder unternehmensinterne Kommunikationsstandards einhalten können.
Fine-Tuning ermöglicht somit eine deutlich höhere Relevanz und Genauigkeit in der Anwendung, ohne dass das Modell von Grund auf neu entwickelt werden muss.
Praxisbeispiel:
Ein Start-up im Gesundheitsbereich nutzt ein großes Sprachmodell, um Patientenanfragen zu analysieren. Durch Fine-Tuning mit medizinischen Fachtexten, Diagnosedaten und typischen Gesprächsverläufen aus der Hausarztpraxis kann das Modell zuverlässiger medizinische Anfragen einordnen und gezielte Hinweise liefern – etwa, wann ein Arztbesuch nötig ist oder welche Erste-Hilfe-Maßnahmen empfohlen werden. Dabei bleibt die endgültige Diagnose selbstverständlich dem medizinischen Fachpersonal vorbehalten, doch die KI kann den Informationsfluss effizient unterstützen.
Quellen :
ChatGPT
