Fine-Tuning bezeichnet das gezielte Nachtrainieren eines vortrainierten Sprachmodells auf unternehmens- oder aufgaben-spezifische Daten. Das Ergebnis ist ein Modell, das Tonalität, Domänenwissen oder spezielle Output-Formate deutlich konsistenter abbildet als ein generisches Basis-Modell.
Im Unterschied zu RAG wird das Wissen dabei in die Modellgewichte eingebrannt – was Latenz und Prompt-Größe reduziert, aber höhere Trainingsdaten- und Betriebsanforderungen bedeutet. Für viele Unternehmens-Szenarien ist ein sauberer RAG-Ansatz die schnellere und wartungsärmere Alternative; Fine-Tuning lohnt sich vor allem bei klar abgegrenzten Formaten, hoher Frequenz und stabilen Daten.
Ob RAG, Fine-Tuning oder eine Kombination – die passende Strategie definieren wir gemeinsam mit euch im Bereich Künstliche Intelligenz.
