LLM-Feintuning-Leitfaden für Unternehmen

Folgen Sie den Links für die spezifischen Lösungen zu Ihren LLM-Ausgabeherausforderungen. Wenn Ihr LLM:

• Keinen Zugriff auf die in Ihrer Domäne benötigten Fakten hat, entweder ein neues LLM trainieren, zu einem domänenspezifischen wechseln oder RAG verwenden, um Fakten abzurufen
• Relevante Fakten hat, aber in einem anderen Stil und Ton antworten, bestimmte Ausgabeformate einhalten oder bestimmte Werkzeuge verwenden muss, dann:
  • Nutzen Sie zunächst Prompt-Engineering oder Prompt-Verkettung, um die Ergebnisse zu verbessern
  • Wenn diese nicht funktionieren, ist LLM-Feintuning der richtige Ansatz. Sie können den Service Ihres LLM-Anbieters nutzen oder Open-Source-LLMs vor Ort feinabstimmen.

Die weite Verbreitung von Large Language Models (LLMs) hat unsere Fähigkeit verbessert, menschliche Sprache zu verarbeiten. Ihr generisches Training führt jedoch oft zu suboptimaler Leistung bei spezifischen Aufgaben.

Um diese Einschränkung zu überwinden, werden Feintuning-Methoden eingesetzt, um LLMs an die einzigartigen Anforderungen verschiedener Anwendungsbereiche anzupassen.

Was ist LLM-Feintuning?

Das Feintuning eines Large Language Models passt ein vortrainiertes Modell an, um bestimmte Aufgaben effektiver zu erfüllen oder einen bestimmten Bereich besser zu bedienen. Der Prozess umfasst das weitere Training des Modells auf einem kleineren, zielgerichteten Datensatz, der für die gewünschte Aufgabe oder das Thema relevant ist.

Das ursprüngliche Large Language Model wird auf riesigen Mengen vielfältiger Textdaten vortrainiert, was ihm hilft, allgemeines Sprachverständnis, Grammatik und Kontext zu lernen. Das Feintuning nutzt dieses Allgemeinwissen und verfeinert das Modell, um eine bessere Leistung und ein besseres Verständnis in einem bestimmten Bereich zu erreichen.

Abbildung 2: Fähigkeiten eines LLM nach dem Feintuning.¹

Zum Beispiel könnte ein Large Language Model für Aufgaben wie Stimmungsanalyse in Produktbewertungen, die Vorhersage von Aktienkursen auf Basis von Finanznachrichten oder die Identifizierung von Krankheitssymptomen in medizinischen Texten feinabgestimmt werden.

Dieser Prozess passt das Verhalten des Modells an und ermöglicht es ihm, genauere und kontextuell relevantere Ausgaben für Aufgaben wie die folgenden zu generieren:

• Stimmungsanalyse.
• Chatbot-Entwicklung.
• Fragebeantwortung.

Wie man LLMs feinabstimmt

1. Vorbereitung des Datensatzes

Da LLMs auf einem festen Datensatz vortrainiert sind, kennen sie keine Echtzeit-Ereignisse. Um diese Modelle aktuell zu halten und ihre Leistung bei spezifischen, sich entwickelnden Themen zu verbessern, nutzen Unternehmen Echtzeit-Webdaten. Diese Daten sind aus zwei Hauptgründen entscheidend: Sie helfen bei der Domänenausrichtung und reduzieren Halluzinationen.

1.1. Domänenausrichtung und Relevanz: 

Die Verwendung von Webdaten ermöglicht es Unternehmen, LLMs auf die aktuellsten und relevantesten Informationen für ihre Branche feinabzustimmen. Zum Beispiel könnte ein Legal-Tech-Unternehmen Webcrawler einsetzen, um aktuelle Gerichtsurteile und juristische Blogs zu sammeln.

Diese domänenspezifischen Daten stellen sicher, dass das feinabgestimmte Modell aktuelle Terminologie und Branchenkontext versteht, die in statischen, öffentlich verfügbaren Datensätzen oft fehlen. Dieser Prozess ist entscheidend, um ein universell vortrainiertes Modell zu einem Experten in einem bestimmten Bereich zu machen.

1.2. Reduzierung von Halluzinationen:

Halluzination tritt auf, wenn ein LLM plausible, aber sachlich falsche Informationen generiert. Indem Sie ein LLM mit hochwertigen, realen Webdaten feinabstimmen, geben Sie ihm eine zuverlässige Quelle der Wahrheit.

Dies macht das Modell weniger anfällig dafür, während der Inferenz Informationen zu erfinden, und hilft ihm, genauere und vertrauenswürdigere Antworten zu generieren.

Unternehmen verwenden entweder interne Web-Scraping-Tools oder Drittanbieter, um Daten von Websites zu sammeln. Diese gesammelten Trainingsdaten werden dann aufbereitet und verwendet, um das LLM feinabzustimmen.

Durch die kontinuierliche Einbeziehung aktueller Webdaten können Unternehmen sicherstellen, dass ihre feinabgestimmten Modelle relevant und genau bleiben, was einen erheblichen Wettbewerbsvorteil bietet.

2. Auswahl eines Basismodells und einer Feintuning-Methode

Die Auswahl des geeigneten Basismodells und der Feintuning-Methode hängt von der spezifischen Aufgabe und den verfügbaren Daten ab. Es gibt verschiedene LLM-Anbieter zur Auswahl, darunter Alphabet und Meta, jeder mit seinen eigenen Stärken und Schwächen. Die Feintuning-Methode kann ebenfalls je nach Aufgabe und Daten variieren, wie z. B. Transfer Learning, sequenzielles Feintuning oder aufgabenspezifisches Feintuning.

Bei der Auswahl des Basismodells sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

• Ob die technische Infrastruktur für die zum Feintuning erforderliche Rechenleistung geeignet ist
• Ob das Modell zu Ihrer spezifischen Aufgabe passt
• Eingabe- und Ausgabegröße des Modells
• Ihre Datensatzgröße

3. Feintuning

Feintuning passt vortrainierte LLMs an spezifische Aufgaben oder organisatorische Anforderungen an, sei es durch verwaltete Dienste von Modellanbietern oder durch direkte Modifikation von Open-Source-Modellen mit aufgabenspezifischen Daten und MLOps-Tooling.

Feintuning als Service für geschlossene Modelle

Große LLM-Anbieter bieten verwaltetes Feintuning an, obwohl sich die Landschaft 2026 verschoben hat. Google (Gemini über Vertex KI) und Anthropic (Claude über Amazon Bedrock) bleiben die primären Closed-Source-Optionen für neue Feintuning-Workloads. OpenAI, das historisch Feintuning auf GPT-Modellen anbot, stellt seine Feintuning-Plattform ein, was bedeutet, dass sie für neue Benutzer geschlossen ist und bestehende Benutzer nur ein begrenztes Zeitfenster haben, um neue Trainingsjobs zu erstellen.²

Zum Beispiel unterstützt Vertex KI mehrere Ansätze zur Modellanpassung, die Entwicklern Flexibilität bei der Anpassung des Modellverhaltens über einfaches Feintuning hinaus bieten:

• Überwachtes Feintuning: Trainieren Sie ein Modell mit gelabelten Beispielen, damit es lernt, gewünschte Ausgaben für bestimmte Aufgaben zu erzeugen.
• Präferenz-Tuning: Ein eigener Tuning-Ansatz, der auf überwachtem Feintuning aufbaut und menschliche Präferenzdaten verwendet, um Modelle zu lehren, bevorzugtere Ausgaben auf der Grundlage von paarweisem Feedback anstelle expliziter Labels zu generieren.
• Tuning-Checkpoints & kontinuierliches Tuning: Werkzeuge, um Fortschritte zu speichern oder ein bestehendes getuntes Modell mit weiteren Daten oder Trainingsdurchläufen zu erweitern.³

Preisgestaltung: Verwaltetes Feintuning wird in der Regel pro Trainingstoken abgerechnet, wobei die Inferenz separat zu einem Aufpreis gegenüber dem Basismodell abgerechnet wird.

Feintuning von Open-Source-Modellen

Da die Gewichte des Modells bei Open-Source-Modellen verfügbar sind, können Unternehmen Open-Source-Modelle vor Ort feinabstimmen, ohne ihre Datensätze den LLM-Anbietern offenzulegen.

Schritte zum Feintuning von Open-Source-Modellen umfassen:

• Laden des vortrainierten Modells: Sobald das LLM und die Feintuning-Methode ausgewählt wurden, muss das vortrainierte Modell in den Speicher geladen werden.
  • Dieser Schritt initialisiert die Gewichte des Modells basierend auf den vortrainierten Werten, was den Feintuning-Prozess beschleunigt und sicherstellt, dass das Modell allgemeines Sprachverständnis erlernt hat.
• Feintuning beinhaltet das Training des vortrainierten LLM auf dem aufgabenspezifischen Datensatz. Der Trainingsprozess umfasst die Optimierung der Gewichte und Parameter des Modells, um die Verlustfunktion zu minimieren und seine Leistung bei der Aufgabe zu verbessern.

Der Feintuning-Prozess umfasst in der Regel iterative Trainingsrunden. Um die Leistung zu optimieren, müssen Entwickler Konfigurationen wie Lernrate oder Batch-Größe anpassen. Tools wie Weights & Biases (Sweeps) automatisieren diese Hyperparametersuche und visualisieren, wie sich verschiedene Variablen auf die Modellkonvergenz auswirken, sodass Teams die beste Konfiguration ohne manuelles Ausprobieren auswählen können.

Zum Beispiel können Llama-Modelle wirtschaftlich mit Parameter Efficient Fine Tuning (PEFT)-Ansätzen feinabgestimmt werden.⁴

Unternehmen können ihre MLOps- oder LLMOps-Plattformen nutzen, um Modelle feinabzustimmen.

Zum Beispiel ermöglicht die Verwendung einer Plattform, die als System of Record fungiert (wie Weights & Biases), Unternehmen, jeden Trainingslauf zu verfolgen, Systemmetriken (GPU-Auslastung) zu protokollieren und die resultierenden Modell-Checkpoints in einer zentralen Registry zu versionieren. Dies stellt sicher, dass selbst beim Training von Open-Source-Modellen vor Ort der Workflow reproduzierbar und kollaborativ bleibt.

Feintuning von Open-Weight-Modellen

Open-Weight-Modelle sind öffentlich verfügbar, damit Benutzer sie herunterladen und lokal (oder auf ihrer Cloud-Infrastruktur) ausführen können, ohne auf eine API angewiesen zu sein.

Sie unterscheiden sich von Open-Source-Modellen, da Open-Source typischerweise impliziert, dass der vollständige Trainingscode, die Datendetails und die Lizenzbedingungen Änderung und Weitergabe erlauben. Open-Weight-Modelle können die Gewichte veröffentlichen, aber Teile der Trainingspipeline, des Datensatzes oder der Nutzungsrechte einschränken.

Da die Gewichte zugänglich sind, können Open-Weight-Modelle direkt durch Fortsetzung des Trainings auf benutzerdefinierten Datensätzen feinabgestimmt werden (z. B. überwachtes Feintuning, LoRA/PEFT-Methoden), sodass Unternehmen das Verhalten anpassen können, während Daten und Bereitstellung vollständig unter ihrer Kontrolle bleiben.

Zum Beispiel dient die LFM2.5-Familie von Liquid KI als eine Reihe von Open-Weight-Basismodellen. Sie sind für On-Device- und Edge-KI-Bereitstellungen freigegeben, wobei Checkpoints auf Hugging Face und der Liquid KI LEAP-Plattform verfügbar sind.

Die Serie umfasst Varianten wie LFM2.5-1.2B-Base (ein vortrainiertes Basismodell) und LFM2.5-1.2B-Instruct, das überwachtes Feintuning und Reinforcement Learning in seiner Post-Training-Pipeline erhalten hat.

Da die Gewichte öffentlich zugänglich sind, können Entwickler den Basis-Checkpoint nehmen und ihr eigenes Feintuning durchführen: das Modell auf proprietären Datensätzen trainieren, es an sprach- oder domänenspezifische Aufgaben anpassen oder mit anderen Trainingsmethoden experimentieren (wie überwachtes Feintuning mit Adaptern oder Präferenzabgleich).

LFM2.5 eignet sich hervorragend für aufgabenspezifische Anpassungen auf lokaler Hardware oder Edge-Geräten, wo die Kontrolle über den Trainings- und Inferenz-Workflow wichtig ist.⁵

Ein weiteres Beispiel ist Tinker von Thinking Machines Lab, das eine API ist, die entwickelt wurde, um das Feintuning von Open-Weight-Sprachmodellen für Forscher und Entwickler zugänglicher zu machen.

Tinker ermöglicht es Benutzern, eine breite Palette von Open-Weight-Modellen anzupassen, von kleineren Architekturen bis hin zu großen Mixture-of-Experts-Modellen wie Qwen-235B-A22B. Benutzer können LoRA-basiertes Feintuning oder andere Post-Training-Methoden anwenden, um Modelle für bestimmte Aufgaben anzupassen, sei es durch überwachtes Lernen oder verstärkungsähnliche Ansätze.

Nach dem Tuning können Entwickler die resultierenden Checkpoints herunterladen und unabhängig verwenden, was die Kontrolle sowohl über das Modell als auch über das angepasste Verhalten ermöglicht.⁶

4. Evaluierung feinabgestimmter Modelle

Sobald der Feintuning-Prozess abgeschlossen ist, muss die Leistung des Modells auf dem Testset evaluiert werden. Dieser Schritt hilft sicherzustellen, dass das Modell gut auf neue Daten generalisiert und bei der spezifischen Aufgabe gut abschneidet. Zu den gängigen Metriken für die Evaluierung gehören Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score.

Für generative Aufgaben sind traditionelle Metriken jedoch oft unzureichend. Die moderne Evaluierung erfordert das Nachverfolgen der Modelllogik und die Überprüfung der Qualität des generierten Textes. Tools wie W&B Weave ermöglichen dies, indem sie Entwicklern erlauben, Eingaben und Ausgaben zu verfolgen, Prompts zu debuggen und systematische Evaluierungen durchzuführen (unter Verwendung eines LLM-as-a-judge), um das feinabgestimmte Modell auf Nuancen wie Ton, Treue und Sicherheit zu bewerten.

5. Bereitstellung

Sobald das feinabgestimmte Modell evaluiert ist, kann es in Produktionsumgebungen bereitgestellt werden. Der Bereitstellungsprozess kann die Integration des Modells in ein größeres System, die Einrichtung der erforderlichen Infrastruktur und die Überwachung der Modellleistung in realen Szenarien umfassen.

Welche Methoden werden beim Feintuning von LLMs verwendet?

Feintuning-Methoden

Feintuning ist ein Prozess, der die Anpassung eines vortrainierten Modells an eine bestimmte Aufgabe oder Domäne beinhaltet, indem es weiter auf einem kleineren, aufgabenspezifischen Datensatz trainiert wird. Mehrere Feintuning-Methoden können verwendet werden, um die Gewichte und Parameter eines vortrainierten Modells anzupassen und seine Leistung bei der Zielaufgabe zu verbessern:

• Transfer Learning beinhaltet die Wiederverwendung der Gewichte und Architektur eines vortrainierten Modells für eine neue Aufgabe oder Domäne. Das vortrainierte Modell wird in der Regel auf einem großen, allgemeinen Datensatz trainiert, und der Transfer-Learning-Ansatz ermöglicht eine effiziente und effektive Anpassung an spezifische Aufgaben oder Domänen.
• Sequenzielles Feintuning: Das vortrainierte Modell wird nacheinander auf mehreren verwandten Aufgaben oder Domänen feinabgestimmt. Dies ermöglicht es dem Modell, nuanciertere und komplexere Sprachmuster über verschiedene Aufgaben hinweg zu lernen, was zu besserer Generalisierung und Leistung führt.
• Aufgabenspezifisches Feintuning: Das vortrainierte Modell wird auf eine bestimmte Aufgabe oder Domäne mit einem aufgabenspezifischen Datensatz feinabgestimmt. Diese Methode erfordert mehr Daten und Zeit als Transfer Learning, kann aber zu höherer Leistung bei der spezifischen Aufgabe führen.
• Multi-Task-Lernen: Das vortrainierte Modell wird gleichzeitig auf mehreren Aufgaben feinabgestimmt. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, die gemeinsamen Repräsentationen über verschiedene Aufgaben hinweg zu lernen und zu nutzen, was zu besserer Generalisierung und Leistung führt.
• Adapter-Training beinhaltet das Training von leichtgewichtigen Modulen, die in das vortrainierte Modell eingesteckt werden, was ein Feintuning für eine bestimmte Aufgabe ermöglicht, ohne die Leistung des ursprünglichen Modells bei anderen Aufgaben zu beeinträchtigen.

Reinforcement Fine-Tuning (RFT)

Reinforcement Fine-Tuning (RFT) ist eine Modell-Anpassungstechnik, die ein vortrainiertes Sprachmodell mit belohnungsgesteuertem Feedback anstelle traditioneller gelabelter Trainingsbeispiele anpasst.

Anstatt auf festen/korrekten Ausgaben zu trainieren, verwendet RFT ein Belohnungssignal oder eine Bewertungsfunktion, um Modellantworten zu bewerten und das Modell iterativ zu optimieren, um diese Belohnungen zu maximieren.

Dieser Ansatz basiert auf den Prinzipien des Reinforcement Learning, bei dem sich das Modell wie ein Agent verhält, der lernt, welche Arten von Ausgaben zu höheren Belohnungswerten führen, und seine Parameter entsprechend anpasst. Im Gegensatz zum überwachten Feintuning eignet sich RFT hervorragend für Szenarien, in denen präzise, korrekte Ausgaben schwer zu definieren sind, aber die Qualität beurteilt oder bewertet werden kann.

Zum Beispiel automatisiert die Reinforcement-Fine-Tuning-Funktion von Amazon Bedrock diesen Prozess für Entwickler, um Modelle basierend auf Feedback-Signalen (Belohnungsfunktionen) anzupassen.

In Bedrock definieren Benutzer, was eine Antwort genau macht, durch regelbasierte oder KI-basierte Belohnungsfunktionen, und das Modell wird trainiert, um diese Belohnungen zu maximieren.⁷

Ein weiteres Beispiel ist das RFT von OpenAI. Es ermöglicht Entwicklern, Reasoning-Modelle anzupassen, indem sie einen programmierbaren Grader definieren, der Kandidatenantworten bewertet. Während des Trainings wird das Modell aktualisiert, sodass hoch bewertete Ausgaben in zukünftigen Generationen wahrscheinlicher werden.

Dies macht RFT besonders nützlich für Aufgaben, bei denen die Ausgabequalität subjektiv ist oder am besten durch Bewertung anstatt durch exakte Referenzantworten beurteilt werden kann.⁸

Few-Shot-Learning-Methode

Few-Shot-Learning (FSL) beinhaltet die Verbesserung der Modellleistung ohne Änderung der Modellgewichte. Bei diesem Ansatz werden dem Modell eine begrenzte Anzahl von Beispielen (d. h. „wenige Shots“) aus der neuen Aufgabe bereitgestellt, und es nutzt diese Informationen, um sich anzupassen und bei dieser Aufgabe besser abzuschneiden. Es kann als eine

• Kostengünstigere Alternative zum Feintuning betrachtet werden. Die Kosten sind die Eingabetoken für einige Beispiele.
• Meta-Lern-Problem betrachtet werden, bei dem das Modell lernt, wie es das gegebene Problem lösen kann.

Abbildung 3: Few-Shot-Learning-Szenario, in dem das Modell lernt, eine Reihe von Bildern aus den Aufgaben zu klassifizieren, auf denen es trainiert wurde.⁹

Dies ist besonders nützlich, wenn nicht genügend Daten für traditionelles überwachtes Lernen verfügbar sind. Im Kontext von LLMs ist das Feintuning mit einem kleinen Datensatz, der mit der neuen Aufgabe zusammenhängt, ein Beispiel für Few-Shot-Learning.

Unterschiede zwischen Few-Shot-Learning & Feintuning

Der Hauptunterschied besteht in der Menge an aufgabenspezifischen Daten, die das Modell benötigt, um sich an eine neue Aufgabe oder Domäne anzupassen. Feintuning-Methoden erfordern eine moderate Menge an aufgabenspezifischen Daten, um die Leistung des Modells zu optimieren, während Few-Shot-Learning-Methoden Modelle mit wenigen gelabelten Beispielen an neue Aufgaben oder Domänen anpassen können.

Beispiele für Feintuning

Feintuning erzielte signifikante Leistungssteigerungen im Finanzwesen

Bloomberg hat BloombergGPT entwickelt, ein groß angelegtes Sprachmodell, das auf die Finanzbranche zugeschnitten ist. Dieses Modell konzentriert sich auf finanzielle Natural-Language-Processing-Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Named Entity Recognition und Nachrichtenklassifikation. 

Das BloombergGPT wurde mit einer Kombination aus Finanz- und allgemeinen Datensätzen erstellt und führte zu hohen Bewertungen in Benchmark-Tests (Abbildung 4).

Abbildung 4: Bild, wie BloombergGPT in zwei großen Kategorien von NLP-Aufgaben abschneidet: finanzspezifisch und allgemein.¹⁰

Warum oder wann benötigt Ihr Unternehmen ein feinabgestimmtes LLM?

Unternehmen benötigen möglicherweise feinabgestimmte Large Language Models aus mehreren Gründen, abhängig von ihren spezifischen Anforderungen, ihrer Branche und ihren Zielen. Hier sind einige häufige Gründe:

1. Anpassung

Unternehmen haben oft einzigartige Bedürfnisse und Ziele, die ein generisches Sprachmodell möglicherweise nicht erfüllt. Feintuning ermöglicht es ihnen, das Verhalten des Modells an ihre spezifischen Ziele anzupassen, wie z. B. die Generierung personalisierter Marketinginhalte oder das Verstehen von nutzergenerierten Inhalten auf ihrer Plattform.

Entdecken Sie, wie das Feintuning von LLMs die Erstellung maßgeschneiderter Produkte und Marketingstrategien ermöglicht und letztlich die generative KI-Erfahrung in den Bereichen Einzelhandel, Marketing und Versicherungen verbessert.

2. Datensensibilität und Compliance

Unternehmen, die mit sensiblen Daten umgehen oder in streng regulierten Umgebungen tätig sind, müssen das Modell möglicherweise feinabstimmen, um sicherzustellen, dass es die Datenschutzanforderungen respektiert, Inhaltsrichtlinien einhält und angemessene Antworten generiert, die den Branchenvorschriften entsprechen.

3. Domänenspezifische Sprache

Viele Branchen verwenden Jargon, Fachbegriffe und spezielles Vokabular, das in den allgemeinen Trainingsdaten eines Large Language Models möglicherweise nicht gut repräsentiert ist. Das Feintuning des Modells auf domänenspezifischen Daten ermöglicht es ihm, den Kontext der Branche des Unternehmens zu verstehen und genaue Antworten zu generieren.

4. Verbesserte Leistung 

Feintuning verbessert die Leistung des Modells bei spezifischen Aufgaben oder Anwendungen, die für das Unternehmen relevant sind, wie z. B.:

• Stimmungsanalyse
• Dokumentenklassifikation
• Informationsextraktion 

Dies kann zu besserer Entscheidungsfindung, höherer Effizienz und verbesserten Ergebnissen führen.

5. Ermöglichung agentischer KI-Fähigkeiten

Feintuning ist entscheidend für die Entwicklung agentischer KI-Systeme, die darauf ausgelegt sind, autonom zu handeln, Entscheidungen zu treffen und mit externen Werkzeugen oder Umgebungen zu interagieren, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Durch das Feintuning eines LLM können Unternehmen ihre Fähigkeit verbessern, Funktionsaufrufe durchzuführen, sodass das Modell geeignete Werkzeuge (z. B. APIs, Datenbanken) mit genauen Parametern auswählen und ausführen kann.

Zum Beispiel kann ein feinabgestimmtes LLM eine agentische KI antreiben, die autonom Kundenanfragen verwaltet, indem sie sich in ein CRM-System integriert oder Echtzeitdaten über Web-APIs abruft. Diese Anpassung stellt sicher, dass das Modell domänenspezifische Kontexte und Werkzeuginteraktionen versteht, wodurch agentische KI in Unternehmensanwendungen effektiver und zuverlässiger wird.

6. Verbesserte Benutzererfahrung

Ein feinabgestimmtes Modell kann eine bessere Benutzererfahrung bieten, indem es genauere, relevantere und kontextbewusstere Antworten generiert, was zu erhöhter Kundenzufriedenheit führt, in Anwendungen wie:

• Chatbots
• Virtuelle Assistenten
• Kundensupportsysteme

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Was ist ein Large Language Model (LLM)?

Ein Large Language Model ist ein fortschrittliches System der künstlichen Intelligenz (KI), genauer gesagt ein Enterprise Generative KI-Modell, das darauf ausgelegt ist, menschenähnlichen Text auf Basis riesiger Datenmengen zu verarbeiten, zu verstehen und zu generieren. Diese Modelle werden typischerweise mit Deep-Learning-Techniken, wie neuronalen Netzen, erstellt. Sie werden auf umfangreichen Datensätzen trainiert, die Texte aus einem breiten Spektrum wie Büchern und Websites umfassen, für die natürliche Sprachverarbeitung.

Einer der Schlüsselaspekte eines Large Language Models ist seine Fähigkeit, Kontext zu verstehen und kohärente, relevante Antworten auf der Grundlage der bereitgestellten Eingabe zu generieren. Die Größe des Modells, gemessen an der Anzahl der Parameter und Schichten, ermöglicht es ihm, komplexe Beziehungen und Muster im Text zu erfassen. Dies befähigt es, verschiedene Aufgaben auszuführen, wie z. B.: 

• Fragen beantworten
• Texterstellung
• Textzusammenfassung
• Übersetzung
• Kreatives Schreiben

Basismodelle, wie Large Language Models, sind ein Kernbestandteil der KI-Forschung und -Anwendungen. Sie bieten eine Grundlage für die Erstellung spezialisierterer, feinabgestimmter Modelle für bestimmte Aufgaben oder Domänen.

Abbildung 5: Beispiele für Basismodelle.¹¹

Weiterführende Literatur

• Während Feintuning die Wirksamkeit von Large Language Models verbessert, ist es wichtig, die Risiken der generativen KI anzugehen.
• Das Feintuning von Large Language Models bringt rechtliche Überlegungen mit sich. Erkunden Sie die rechtliche Landschaft rund um diese fortschrittlichen KI-Systeme im Bereich Gen KI-Urheberrecht.

Diese Forschung zitieren

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{LLM-Feintuning-Leitfaden für Unternehmen}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llm-fine-tuning}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 22. Juni 2026}
}

Referenzlinks

1.

Fine-Tuning Transformers for NLP

2.

Supervised fine-tuning | OpenAI API

3.

Introduction to tuning  |  Gemini Enterprise Agent Platform  |  Google Cloud Documentation

4.

Fine-tuning | How-to guides

5.

Introducing LFM2.5: The Next Generation of On-Device AI — Blog — Liquid AI

Liquid AI

6.

Announcing Tinker - Thinking Machines Lab

7.

Amazon Bedrock adds reinforcement fine-tuning simplifying how developers build smarter, more accurate AI models | AWS News Blog

8.

Reinforcement fine-tuning | OpenAI API

9.

Few-Shot Learning & Meta-Learning | Tutorial - Research Blog | RBC Borealis

Borealis AI

10.

Introducing BloombergGPT, Bloomberg’s 50-billion parameter large language model, purpose-built from scratch for finance | Press | Bloomberg LP

11.

Foundation Models: The future isn't happening fast enough

Madrona

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

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Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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