Welche Technik beinhaltet das Training von KI-Modellen auf gelabelten Datensätzen, um sie an spezifische Branchenterminologie und -anforderungen anzupassen?

Fine-tuning ist der Prozess, bei dem ein bereits vortrainiertes KI-Modell (oft ein großes Sprachmodell) auf einem kleineren, spezifischen Datensatz weiter trainiert wird. Dies ermöglicht es dem Modell, sich an branchenspezifische Terminologie, Stile oder Aufgaben anzupassen, ohne von Grund auf neu trainiert werden zu müssen. Data Augmentation erhöht die Größe und Vielfalt eines Datensatzes durch Modifikationen, ist aber keine Anpassung an spezifische Terminologie. Model Quantization reduziert die Größe und Komplexität eines Modells für effizientere Inferenz, ändert aber nicht seine Domänenkenntnisse. Continuous Pre-training ist das fortgesetzte Vortraining eines Modells auf neuen, allgemeinen Daten, nicht auf spezifischen, gelabelten Datensätzen zur Domänenanpassung.