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Begriff «Finetuning»

Definition:
Finetuning bezeichnet das erneute Trainieren eines bereits vortrainierten KI-Modells mit spezifischen Daten, die für eine bestimmte Anwendung relevant sind. Dabei werden die Gewichte des ursprünglichen Modells aktualisiert, um besser auf die Anforderungen der neuen Aufgabenstellung oder Domäne zugeschnitten zu sein. Finetuning ist besonders nützlich, wenn grosse, allgemeine Modelle für spezifische Anwendungen optimiert werden müssen.

Anwendung

Finetuning wird oft eingesetzt, um Sprach- und Bildmodelle auf branchenspezifische Anwendungen zu trainieren, etwa in der Medizin oder im Rechtswesen. Ein allgemeines Sprachmodell kann beispielsweise durch Finetuning auf juristische Texte spezialisiert werden, um es in Rechtsfragen präziser und anwendungsspezifisch zu machen.

Praktisches Beispiel

Stell dir vor, ein Unternehmen möchte ein KI-Modell, das E-Mails analysiert, um den Kundensupport zu verbessern. Sie verwenden ein vortrainiertes Sprachmodell und führen Finetuning mit ihren eigenen Support-E-Mails durch. So lernt das Modell die spezifischen Formulierungen und häufigen Anfragen in dieser Domäne kennen und kann gezielter auf Kundenfragen antworten.

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