Fine-tuning

Fine-tuning im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) bezieht sich auf den Prozess, bei dem ein vortrainiertes Modell mit spezifischen Daten oder Aufgaben weiter trainiert wird, um seine Leistung zu verbessern. Anstatt ein Modell von Grund auf neu zu trainieren, kann Fine-tuning Zeit und Ressourcen sparen, indem es bereits vorhandenes Wissen und Muster des vortrainierten Modells nutzt. Durch die Anpassung an spezifische Anforderungen oder Daten kann das Modell seine Fähigkeiten zur Vorhersage, Klassifizierung oder Generierung von Inhalten verbessern. Fine-tuning ermöglicht es, KI-Modelle an neue Problemstellungen anzupassen und spezifische Aufgaben oder Anwendungsfälle zu unterstützen. Weitere Methoden sind Few-shot Learning und Zero-shot Learning.