Ein Unternehmen möchte ein Foundation Model durch Instruction Fine-Tuning so anpassen, dass es domänenspezifische Fragen beantworten kann. Wie sollte das Unternehmen die Trainingsdaten vorbereiten?

Für Instruction Fine-Tuning benötigt das Modell explizite Anweisungen und die entsprechenden erwarteten Ausgaben. Das Erstellen von Paaren aus domänenspezifischen Fragen und dazugehörigen korrekten Antworten (Q&A-Paare) ist die direkte Methode, um dem Modell beizubringen, wie es auf solche Fragen reagieren soll. Dies trainiert das Modell, die Muster in den Fragen zu erkennen und die richtigen, domänenrelevanten Antworten zu generieren. Das bloße Sammeln und Zusammenführen von Dokumenten (Option 1) ist für Retrieval Augmented Generation (RAG) nützlich, aber nicht direkt für Instruction Fine-Tuning. Externe Bewertungen zu sammeln und zu kennzeichnen (Option 2) ist für Sentiment-Analyse relevant, nicht für domänenspezifische Fragebeantwortung. Few-shot-Prompts (Option 4) sind eine In-Context-Lernmethode und kein Fine-Tuning-Ansatz, der das Modell dauerhaft anpasst.