Feinjustierung (Finetuning)
Weitertraining eines vortrainierten Modells mit einem kleineren, gezielten Datensatz, wodurch sich seine Parameter verändern.
Definition
Beim Fine-Tuning trainieren Entwickler ein bereits vortrainiertes Modell mit meist Hunderten bis Tausenden ausgewählter Beispiele weiter. Dabei ändern sich die Parameter, das Modell übernimmt z. B. einen bestimmten Stil, ein Antwortformat oder Fachsprache. Auch Chat-Assistenten sind das Ergebnis solcher Schritte, etwa des Trainings mit menschlichem Feedback. Für aktuelles oder internes Wissen ist RAG meist der einfachere Weg, weil das Modell dafür nicht neu trainiert werden muss. Häufiges Missverständnis: Wenn du einem Chatbot Anweisungen gibst oder Dateien hochlädst, ist das kein Fine-Tuning. Das Modell bleibt dabei unverändert und bekommt nur zusätzlichen Kontext.
Beispiel
Ein Beispiel: Ein Anbieter von Lernsoftware trainiert ein Sprachmodell mit vielen Beispielen für kindgerechte Rückmeldungen weiter, damit die Antworten kurz, freundlich und in einfacher Sprache ausfallen. Eine Schule, die einem Chatbot nur eigene Regeln und den Lehrplan mitgibt, nutzt dagegen Anweisungen und RAG und kein Fine-Tuning.
Verwandte Begriffe
Weiterführend
Zuletzt aktualisiert: 18. Oktober 2026