Fine-tuning
Feinabstimmung
Feinabstimmung trainiert ein fertiges Modell weiter mit sorgfältig ausgewählten Beispielen aus einer Aufgabe oder einem Bereich. Dies verändert die gelernten Gewichte und das Verhalten des Modells.
Ein weiteres Beispiel
Ein ML-Ingenieur überprüft 18.000 Support-Chats und teilt sie vor dem Training nach Kunde auf. Das abgestimmte Modell verbessert sich bei einem separaten Testdatensatz, ohne dessen Beispiele gesehen zu haben. Beispiele in einem Prompt zu platzieren ist kein Fine-Tuning.
Hauptteile
- 01Basis-Checkpoint
- 02Trainingsbeispiele
- 03Zurückgehaltene Bewertung
Verwenden Sie es, wenn
Verwenden Sie diesen Begriff, wenn ausgewählte Aufgabendaten oder Felddaten verwendet werden, um die Gewichte eines Modells zu aktualisieren.
Nutze es nicht, wenn
Wähle Feintuning nicht, bis du die Probleme im Prompt, in der Suche, der Datenqualität und den Tests verstanden hast.
In Code verwendeter Name
pretrained weights + supervised examples → adapted checkpoint Vor dem Ausliefern
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome: Complete the task with Feinabstimmung (Fine-tuning). User context: Ein ML-Ingenieur überprüft 18.000 Support-Chats und teilt sie vor dem Training nach Kunde auf. Das abgestimmte Modell verbessert sich bei einem separaten Testdatensatz, ohne dessen Beispiele gesehen zu haben. Beispiele in einem Prompt zu platzieren ist kein Fine-Tuning. AI method or concept: Feinabstimmung (Fine-tuning). Why it fits: Verwenden Sie diesen Begriff, wenn ausgewählte Aufgabendaten oder Felddaten verwendet werden, um die Gewichte eines Modells zu aktualisieren. Do not use it when: Wähle Feintuning nicht, bis du die Probleme im Prompt, in der Suche, der Datenqualität und den Tests verstanden hast. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary): Kein einziger offizieller Standard kontrolliert den gesamten Begriff. Seine Bedeutung kann sich zwischen Teams, Plattformen oder Frameworks ändern. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
Diese Anfrage prüfen
Review how Feinabstimmung (Fine-tuning) is used now. Definition: Feinabstimmung trainiert ein fertiges Modell weiter mit sorgfältig ausgewählten Beispielen aus einer Aufgabe oder einem Bereich. Dies verändert die gelernten Gewichte und das Verhalten des Modells. Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.