Fine-Tuning — Ein LLM auf eigene Daten spezialisieren
Fine-Tuning bedeutet, ein vortrainiertes LLM mit eigenen Daten weiterzutrainieren, um es für spezielle Aufgaben zu optimieren.
Was ist Fine-Tuning?
Fine-Tuning ist der Prozess, bei dem du ein bereits vortrainiertes Large Language Model (LLM) mit deinen eigenen Daten weitertrainierst. Das Modell hat bereits ein breites Sprachverständnis — durch Fine-Tuning bringst du ihm bei, in einem bestimmten Stil zu schreiben, Fachbegriffe korrekt zu verwenden oder spezifische Aufgaben besser zu lösen.
Stell es dir so vor: Das Basismodell ist ein Allgemeinmediziner. Durch Fine-Tuning wird es zum Facharzt für dein Spezialgebiet.
Wann ist Fine-Tuning sinnvoll?
Fine-Tuning lohnt sich in bestimmten Situationen:
- Spezialisierter Sprachstil: Dein Unternehmen hat einen bestimmten Tonfall, den das Modell konsistent treffen soll.
- Domänenwissen: Das Modell soll medizinische, juristische oder technische Fachsprache beherrschen.
- Wiederkehrende Aufgaben: Du brauchst immer wieder das gleiche Ausgabeformat, etwa strukturierte JSON-Antworten.
OpenAI bietet Fine-Tuning für GPT-Modelle an, und auch Open-Source-Modelle wie Llama oder Mistral lassen sich mit Tools wie Hugging Face oder LoRA effizient anpassen.
Wann reicht Prompting aus?
Oft brauchst du gar kein Fine-Tuning. Wenn du mit einem guten System Prompt und wenigen Beispielen im Prompt (Few-Shot-Prompting) die gewünschten Ergebnisse bekommst, spar dir den Aufwand. Fine-Tuning kostet Zeit, Geld und erfordert sorgfältig aufbereitete Trainingsdaten.
Der Unterschied zu RAG
Fine-Tuning und RAG (Retrieval-Augmented Generation) werden oft verwechselt, lösen aber unterschiedliche Probleme. Fine-Tuning verändert das Modell selbst — es lernt neue Muster. RAG hingegen gibt dem Modell zur Laufzeit zusätzlichen Kontext aus einer Wissensdatenbank, ohne das Modell zu verändern.
Fine-Tuning im Vibe-Coding-Kontext
Für die meisten Vibe-Coding-Projekte wirst du kein Fine-Tuning brauchen. Die aktuellen Modelle von OpenAI, Anthropic und Google sind so leistungsfähig, dass gutes Prompting fast immer ausreicht. Aber es ist wichtig zu verstehen, dass diese Option existiert, falls du jemals an die Grenzen von Prompting stößt.