Feinabstimmung
Ein vortrainiertes KI-Modell mit den eigenen Beispieldaten einer Organisation zusätzlich zu trainieren, damit es zu einer bestimmten Aufgabe oder einem bestimmten Stil passt.
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Warum es wichtig ist
Eine Feinabstimmung kann ein Modell bei Arbeit, die ein einheitliches Format, einen einheitlichen Stil oder eine einheitliche Klassifizierung erfordert, treffsicherer machen. Sie ist aber in der Regel nicht der richtige Weg, um häufig wechselnde Informationen beizubringen; dafür eignet sich die retrieval-augmentierte Generierung besser. Gute Ergebnisse hängen von sauberen, repräsentativen Beispieldaten ab.
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Beispiel
Ein Unternehmen stimmt ein Modell mit zweitausend beschrifteten Support-Anfragen fein. Das Modell sortiert neue Anfragen in die richtige Kategorie, und die Anfragen erreichen das zuständige Team schneller.
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Häufiger Fehler
Zu versuchen, sich ständig ändernde Informationen wie Preise und Lagerbestand durch Feinabstimmung beizubringen. Das Modell merkt sich veraltete Informationen und muss bei jeder Änderung neu trainiert werden.
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