Glossar
Fine-Tuning
Fine-Tuning ist der Prozess, ein vortrainiertes KI-Modell mit domänenspezifischen Daten weiterzutrainieren, um es für bestimmte Aufgaben zu optimieren.
Erklärung
Vortrainierte Modelle wie GPT-4 sind Generalisten. Durch Fine-Tuning mit branchenspezifischen Daten (z.B. juristische Texte, medizinische Dokumentation) wird das Modell zum Spezialisten. Alternativen zu Fine-Tuning sind RAG und Prompt Engineering — oft reichen diese für Business-Anwendungen aus.
Was bedeutet das für Flowent AI?
Flowent setzt primär auf RAG und optimierte System-Prompts statt Fine-Tuning. So bleiben Sie flexibel bei der Modellwahl und können Ihr Wissen jederzeit aktualisieren.
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