Fine-Tuning – Muss man eine KI neu trainieren?
Nordshop Insights · KI-Strategie
Nachdem wir uns mit RAG beschäftigt haben, höre ich häufig die Frage:
“Müssen wir die KI jetzt mit unseren Unternehmensdaten trainieren?”
Die Antwort lautet überraschend oft:
Nein.
Genau hier kommt ein Begriff ins Spiel, der häufig missverstanden wird: Fine-Tuning. Fine-Tuning bedeutet, ein bereits trainiertes KI-Modell gezielt weiter zu trainieren. Das Modell lernt dabei neue Verhaltensweisen oder wird für eine bestimmte Aufgabe spezialisiert. Man kann sich das wie einen neuen Mitarbeiter vorstellen.
Ein neuer Kollege bringt bereits Ausbildung, Erfahrung und allgemeines Wissen mit.
Für seine neue Aufgabe muss er jedoch die Besonderheiten Ihres Unternehmens kennenlernen. Manchmal reicht dafür ein Handbuch und eine gute Einarbeitung. Manchmal benötigt er eine längere Spezialisierung.
Genau so ist es bei einer KI.
Wenn die KI lediglich auf Ihre Dokumente zugreifen soll, ist ein RAG-System meist die bessere Lösung. Die Dokumente bleiben dort, wo sie sind. Die KI liest sie bei Bedarf und beantwortet anschließend Ihre Frage. Das Modell selbst verändert sich dabei nicht.
Ein Fine-Tuning geht deutlich weiter.
Hier wird das Modell selbst angepasst. Das lohnt sich beispielsweise, wenn eine KI dauerhaft in einem ganz bestimmten Stil schreiben, eine spezielle Fachsprache verwenden oder sehr spezifische Aufgaben zuverlässig erfüllen soll. Für die meisten Unternehmen ist Fine-Tuning jedoch gar nicht der erste Schritt.
Oft lassen sich bereits hervorragende Ergebnisse erzielen durch:
gute Prompts, klar definierte Rollen, ein ausreichend großes Kontextfenster, und ein hochwertiges RAG-System.
Erst wenn diese Möglichkeiten ausgeschöpft sind, kann Fine-Tuning sinnvoll werden. Deshalb ist Fine-Tuning heute eher die Ausnahme als die Regel.
Merksatz
RAG liefert der KI das richtige Wissen. Fine-Tuning verändert die KI selbst.
Im nächsten Beitrag geht es um Agenten. Dort schauen wir uns an, warum moderne KI nicht mehr nur Antworten gibt, sondern zunehmend selbstständig Aufgaben erledigen kann.