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Ein bereits trainiertes Modell dient als Ausgangsbasis für ein neues Modell mit ähnlicher Aufgabe. Das spart Zeit und Daten. Für spezialisierte Aufgaben sind jedoch zusätzliche Trainingsdaten notwendig.