Technique Aktualisiert 2026-04
Fine-tuning
Definition
Fine-tuning bezeichnet den Prozess, ein bestehendes KI-Modell auf einem spezifischen Datensatz weiterzutrainieren, um es an eine bestimmte Domäne oder Aufgabe anzupassen.
Siehe auch im Glossar
L
LLM (Large Language Model)
Ein LLM ist ein KI-Modell, das auf Milliarden von Texten trainiert wurde und in der Lage ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
R
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG ist eine Technik, die ein LLM mit externen Datenquellen verbindet, um präzisere und aktuellere Antworten zu generieren.
M
Machine Learning
Machine Learning ist ein Teilgebiet der KI, bei dem Systeme aus Daten lernen, um ihre Leistung zu verbessern – ohne für jede Aufgabe explizit programmiert zu werden.
L
LoRA
LoRA ist eine effiziente Fine-Tuning-Technik, die ein KI-Modell anpasst, indem nur ein Bruchteil seiner Parameter verändert wird – und so die Kosten drastisch senkt.
Tools, die fine-tuning verwenden
S
Stable Diffusion
Die Open-Source-Referenz für KI-Bildgenerierung
4.4/5
L
Leonardo.ai
Die KI-Bildgenerierungsplattform für Kreative
4.5/5
O
OpenClaw
Der Open-Source-KI-Agent, der Ihre LLMs in autonome Arbeiter verwandelt
4.5/5
R
Replit
Cloud-IDE mit integrierter KI für das Programmieren von überall
4.5/5
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Fine-Tuning und RAG?
Fine-Tuning verändert das Modell durch erneutes Training. RAG stellt dem Modell zur Abfragezeit Informationen bereit, ohne es zu verändern. RAG ist einfacher und flexibler, Fine-Tuning liefert stärker integrierte Ergebnisse.
Ist Fine-Tuning teuer?
Das kommt darauf an. Vollständiges LLM-Fine-Tuning kostet Tausende bis Millionen von Dollar. Techniken wie LoRA ermöglichen jedoch Fine-Tuning zu geringeren Kosten, indem nur ein Bruchteil der Parameter angepasst wird.
