In der Welt der künstlichen Intelligenz (Stand 2025) gewinnen sogenannte große Sprachmodelle (Large Language Models, kurz LLMs) zunehmend an Bedeutung. Sie sind hervorragend darin, Texte zu generieren, Zusammenfassungen zu schreiben oder Dialoge zu führen. Doch eine wichtige Frage bleibt oft: Wie kann ein solches Modell wirklich so klingen wie Sie selbst – mit Ihrer Wortwahl, Ihrem Tonfall und Stil?
Fine‑Tuning bezeichnet den Prozess, ein bereits vortrainiertes Sprachmodell gezielt weiter zu trainieren – nicht primär, damit es mehr Fakten lernt, sondern damit es auf Ihre Art schreibt. Anders gesagt: Stellen Sie sich vor, Sie engagieren eine Schreibkraft. Sie liefern dieser alle Fakten, aber sie schreibt noch nicht automatisch so wie Sie. Beim Fine‑Tuning geben Sie dieser Schreibkraft viele Beispiele Ihres Stils – bis sie beginnt, genauso „zu klingen“ wie Sie.
Viele nutzen Sprachmodelle für Blogartikel, Social Media‑Posts, Skripte oder YouTube‑Texte. Die Werkzeuge erzeugen zwar Texte, aber häufig klingt es nicht wie „Sie“. Dann müssen Sie wieder viel nachbearbeiten. Durch Fine‑Tuning reduzieren Sie genau diesen Aufwand – das Modell trifft mehr Ihren Ton, Ihre Eigenheiten, Ihre Struktur.
Schritt-für-Schritt-Ablauf:
1. Datensammlung: Beispiele Ihres Schreibstils (z. B. Blogartikel, Skripte, Posts).
2. Formatierung: in JSONL umwandeln (Prompt → gewünschte Antwort).
3. Aufgabe definieren: z. B. Tweets im Stil von Ihnen.
4. Training: Daten hochladen, Modell auswählen, Fine‑Tuning starten.
5. Evaluation & Einsatz: prüfen, ob die Ausgaben Ihrem Stil entsprechen.
RAG vs. Fine‑Tuning: RAG erweitert das Wissen des Modells, Fine‑Tuning verändert den Stil.
Fazit: Wer regelmäßig Inhalte produziert, kann mit Fine‑Tuning Zeit sparen und authentischer wirken. Der Einstieg ist technisch anspruchsvoll, aber der Nutzen langfristig groß: ein Sprachmodell, das nicht nur funktioniert, sondern klingt wie Sie.
Quellen:
– IBM Think: „What is Fine‑Tuning?“, https://www.ibm.com/think/topics/fine-tuning, abgerufen am 15.11.2025.
– SuperAnnotate Blog: „Fine‑Tuning large language models in 2025“, https://www.superannotate.com/blog/llm-fine-tuning, 14.07.2025.
– DataCamp: „Fine‑Tuning LLMs: A Guide With Examples“, https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-large-language-models, 2024.
– GeeksforGeeks: „Fine Tuning Large Language Model (LLM)“, https://www.geeksforgeeks.org/deep-learning/fine-tuning-large-language-model-llm, 01.08.2025.
– Wikipedia: „Fine‑Tuning (Künstliche Intelligenz)“, https://de.wikipedia.org/wiki/Fine-Tuning_(Künstliche_Intelligenz), Stand Juni 2024.