Ein Unternehmen hat ein Foundation Model für eine Aufgabe trainiert und muss es nun an eine verwandte, aber andere Aufgabe anpassen. Welcher Fine-Tuning-Ansatz ist geeignet?

Transfer Learning ist die geeignete Methode, um ein vortrainiertes Foundation Model an eine neue, verwandte Aufgabe anzupassen. Dabei werden die gelernten Merkmale des ursprünglichen Modells genutzt und nur die letzten Schichten oder ein kleiner Teil des Modells für die neue Aufgabe feinabgestimmt. Hyperparameter-Tuning optimiert lediglich die Einstellungen eines bereits trainierten Modells, ohne es an eine neue Aufgabe anzupassen. Pre-Training ist der Prozess des anfänglichen Trainings eines Modells auf einer großen Datenmenge, nicht die Anpassung an eine neue Aufgabe. Reinforcement Learning ist eine Lernmethode, bei der ein Agent durch Interaktion mit einer Umgebung lernt, Aktionen auszuführen, um Belohnungen zu maximieren, und ist für diese Art der Modelladaption nicht direkt anwendbar.