LLM Feinabstimmungs-Leitfaden für Unternehmen

Folgen Sie den Links für die spezifischen Lösungen für Ihre 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 zur Faktenabfrage verwenden
• Relevante Fakten hat, aber in einem anderen Stil und Ton antworten muss, bestimmte Ausgabeformate einhalten oder bestimmte Tools verwenden muss, dann:
  • Nutzen Sie zunächst Prompt-Engineering oder Prompt-Chaining, um die Ergebnisse zu verbessern
  • Wenn sie nicht funktionieren, ist LLM-Feinabstimmung der richtige Ansatz. Sie können den Service Ihres LLM-Anbieters nutzen oder Open-Source-LLMs on-prem feinabstimmen.

Die weit verbreitete Einführung von Large Language Models (LLMs) hat unsere Fähigkeit verbessert, menschliche Sprache zu verarbeiten. Ihr generisches Training führt jedoch häufig zu suboptimalen Leistungen bei spezifischen Aufgaben.

Um diese Einschränkung zu überwinden, werden Feinabstimmungsmethoden eingesetzt, um LLMs auf die einzigartigen Anforderungen verschiedener Anwendungsbereiche abzustimmen.

Was ist LLM-Feinabstimmung?

Die Feinabstimmung eines Large Language Models passt ein vortrainiertes Modell an, um spezifische Aufgaben besser zu erfüllen oder einer bestimmten Domäne effektiver gerecht zu werden. Der Prozess umfasst das weitere Training des Modells auf einem kleineren, gezielten Datensatz, der für die gewünschte Aufgabe oder das Fachgebiet relevant ist.

Das ursprüngliche Large Language Model wird auf großen Mengen diverser Textdaten vortrainiert, was ihm hilft, allgemeines Sprachverständnis, Grammatik und Kontext zu erlernen. Die Feinabstimmung nutzt dieses allgemeine Wissen und verfeinert das Modell, um eine bessere Leistung und ein besseres Verständnis in einer spezifischen Domäne zu erreichen.

Abbildung 2: Fähigkeiten eines LLM nach der Feinabstimmung.¹

Beispielsweise kann ein Large Language Model für Aufgaben wie Sentiment-Analyse in Produktbewertungen, die Vorhersage von Aktienkursen basierend auf Finanznachrichten oder das Identifizieren von Krankheitssymptomen in medizinischen Texten feinabgestimmt werden.

Dieser Prozess passt das Verhalten des Modells an und ermöglicht es ihm, genauere und kontextrelevantere Ausgaben für Aufgaben wie folgende zu generieren:

• Sentiment-Analyse.
• Chatbot-Entwicklung.
• Beantwortung von Fragen.

Wie man LLMs feinabstimmt

1. Vorbereitung des Datensatzes

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

1.1. Domänenabstimmung und Relevanz:

Die Verwendung von Webdaten ermöglicht es Unternehmen, LLMs auf die aktuellsten und relevantesten Informationen für ihre Branche zu feinabstimmen. Beispielsweise könnte ein Legal-Tech-Unternehmen Web-Crawler verwenden, um aktuelle Gerichtsurteile und Rechtsblogs 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 der Schlüssel, um ein allgemeines vortrainiertes Modell zu einem Experten in einem bestimmten Bereich zu machen.

1.2. Reduzierung von Halluzinationen:

Halluzination tritt auf, wenn ein LLM plausible, aber faktisch falsche Informationen generiert. Durch die Feinabstimmung eines LLM mit hochwertigen, realen Daten aus dem Web stellen Sie ihm eine zuverlässige Quelle der Wahrheit zur Verfügung.

Dadurch ist das Modell weniger geneigt, während der Inferenz Informationen zu erfinden, und hilft ihm, genauere und vertrauenswürdigere Antworten zu generieren. Dieser Prozess stellt sicher, dass die Ausgaben des Modells in der Realität verankert sind und nicht auf erfundenen Inhalten basieren.

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

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

2. Auswahl eines Basismodells und einer Feinabstimmungsmethode

Die Auswahl des geeigneten Basismodells und der Feinabstimmungsmethode hängt von der spezifischen Aufgabe und den verfügbaren Daten ab. Es gibt verschiedene LLM-Anbieter zur Auswahl, darunter Alphabet und Meta, jeder mit eigenen Stärken und Schwächen. Die Feinabstimmungsmethode kann je nach Aufgabe und Daten variieren, wie z. B. Transferlernen, sequenzielle Feinabstimmung oder aufgaben spezifische Feinabstimmung.

Bei der Auswahl des Basismodells sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

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

3. Feinabstimmung

Die Feinabstimmung passt vortrainierte LLMs an spezifische Aufgaben oder organisatorische Bedürfnisse an, sei es durch verwaltete Dienste, die von Modellanbietern angeboten werden, oder durch direkte Modifikation von Open-Source-Modellen mit aufgabenspezifischen Daten und MLOps-Tools.

Feinabstimmung als Service für Closed-Source-Modelle

Große LLM-Anbieter bieten verwaltete Feinabstimmung an, obwohl sich das Landschaftsbild 2026 verschoben hat. Google (Gemini über Vertex AI) und Anthropic (Claude über Amazon Bedrock) bleiben die primären Closed-Source-Optionen für neue Feinabstimmungslasten. OpenAI, das historisch Feinabstimmung bei GPT-Modellen angeboten hat, stellt seine Feinabstimmungsplattform schrittweise ein, was bedeutet, dass sie für neue Benutzer geschlossen ist und bestehende Benutzer ein begrenztes Zeitfenster haben, um neue Trainingsjobs zu erstellen.²

Beispielsweise unterstützt Vertex AI mehrere Modell-Anpassungsansätze und ermöglicht Entwicklern Flexibilität bei der Anpassung des Modellverhaltens über die grundlegende Feinabstimmung hinaus:

• Überwachte Feinabstimmung: Trainieren Sie ein Modell mit gelabelten Beispielen, damit es lernt, gewünschte Ausgaben für spezifische Aufgaben zu produzieren.
• Präferenz-Feinabstimmung: Ein distinkter Anpassungsansatz, der auf der überwachten Feinabstimmung aufbaut und menschliche Präferenzdaten verwendet, um Modelle beizubringen, bevorzugtere Ausgaben basierend auf paarweisem Feedback anstelle expliziter Labels zu generieren.
• Feinabstimmungs-Checkpoints & kontinuierliche Feinabstimmung: Tools zum Speichern des Fortschritts oder zum Erweitern eines bestehenden feinabgestimmten Modells mit mehr Daten oder Trainingsdurchläufen.³

Preise: Verwaltete Feinabstimmung wird typischerweise pro Trainings-Token berechnet, wobei die Inferenz separat mit einem Aufschlag gegenüber dem Basismodell berechnet wird.

Feinabstimmung von Open-Source-Modellen

Da die Gewichte des Modells in Open-Source-Modellen verfügbar sind, können Unternehmen Open-Source-Modelle on-prem feinabstimmen, ohne ihre Datensätze LLM-Anbietern auszusetzen.

Schritte zur Feinabstimmung von Open-Source-Modellen umfassen:

• Laden des vortrainierten Modells: Sobald das LLM und die Feinabstimmungsmethode 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 Feinabstimmungsprozess beschleunigt und sicherstellt, dass das Modell bereits allgemeines Sprachverständnis erlernt hat.
• Feinabstimmung umfasst 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 Feinabstimmungsprozess umfasst typischerweise iterative Trainingsrunden. Um die Leistung zu optimieren, müssen Entwickler Konfigurationen wie Lernrate oder Batch-Größe anpassen. Tools wie Weights & Biases (Sweeps) automatisieren diese Hyperparametersuche, visualisieren, wie verschiedene Variablen die Modellkonvergenz beeinflussen, damit Teams die beste Konfiguration ohne manuelles Trial-and-Error auswählen können.

Beispielsweise 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.

Beispielsweise ermöglicht die Verwendung einer Plattform, die als System of Record fungiert (wie Weights & Biases), Unternehmen, jeden Trainingslauf zu verfolgen, Systemmetriken (GPU-Nutzung) zu protokollieren und die resultierenden Modell-Checkpoints in einem zentralen Register zu versionieren. Dies stellt sicher, dass der Workflow auch bei der on-premise-Trainierung von Open-Source-Modellen reproduzierbar und kollaborativ bleibt.

Feinabstimmung von Open-Weights-Modellen

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

Sie unterscheiden sich von Open-Source-Modellen, da Open-Source typischerweise den vollständigen Trainingscode, Datendetails und Lizenzbedingungen impliziert, die Änderungen und Weiterverbreitung erlauben. Open-Weights-Modelle können die Gewichte veröffentlichen, aber Teile der Trainingspipeline, des Datensatzes oder der Nutzungsrechte eingeschränkt halten.

Weil die Gewichte zugänglich sind, können Open-Weights-Modelle direkt feinabgestimmt werden, indem das Training auf benutzerdefinierten Datensätzen fortgesetzt wird (z. B. überwachte Feinabstimmung, LoRA/PEFT-Methoden), was Organisationen ermöglicht, das Verhalten anzupassen, während Daten und Bereitstellung vollständig unter ihrer Kontrolle bleiben.

Beispielsweise dient die LFM2.5-Familie von Liquid AI als Satz von Open-Weights-Basismodellen. Sie werden für On-Device- und Edge-AI-Bereitstellungen veröffentlicht, mit Checkpoints verfügbar auf Hugging Face und der Liquid AI LEAP-Plattform.

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

Da die Gewichte öffentlich zugänglich sind, können Entwickler den Basis-Checkpoint nehmen und ihre eigene Feinabstimmung durchführen: Training des Modells auf proprietären Datensätzen, Anpassung an sprachspezifische oder domänenspezifische Aufgaben oder Experimentieren mit anderen Trainingsmethoden (wie überwachte Feinabstimmung mit Adaptern oder Präferenz-Alignment).

LFM2.5 ist für aufgabenspezifische Anpassungen auf lokaler Hardware oder Edge-Geräten hochgradig geeignet, wo die Kontrolle über den Trainings- und Inferenzworkflow wichtig ist.⁵

Ein weiteres Beispiel ist Thinking Machines Lab's Tinker, eine API, die entwickelt wurde, um die Feinabstimmung von Open-Weights-Sprachmodellen für Forscher und Entwickler zugänglicher zu machen.

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

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

4. Evaluierung feinabgestimmter Modelle

Sobald der Feinabstimmungsprozess 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. Häufig verwendete Metriken für die Evaluierung umfassen Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score.

Allerdings sind für generative Aufgaben traditionelle Metriken oft unzureichend. Moderne Evaluierung erfordert das Tracing der Modell-Logik und die Überprüfung der Qualität des generierten Textes. Tools wie W&B Weave ermöglichen dies, indem sie Entwicklern erlauben, Eingaben und Ausgaben zu trace, Prompts zu debuggen und systematische Evaluierungen durchzuführen (unter Verwendung eines LLM-als-Richters), um das feinabgestimmte Modell bei Nuancen wie Ton, Treue und Sicherheit zu bewerten.

5. Bereitstellung

Sobald das feinabgestimmte Modell evaluiert wurde, 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 im Feinabstimmungsprozess von LLMs verwendet?

Feinabstimmungsmethoden

Feinabstimmung ist ein Prozess, der die Anpassung eines vortrainierten Modells an eine spezifische Aufgabe oder Domäne durch weiteres Training auf einem kleineren, aufgabenspezifischen Datensatz umfasst. Mehrere Feinabstimmungsmethoden können verwendet werden, um die Gewichte und Parameter eines vortrainierten Modells anzupassen, um seine Leistung bei der Zielaufgabe zu verbessern:

• Transferlernen umfasst die Wiederverwendung der Gewichte und Architektur eines vortrainierten Modells für eine neue Aufgabe oder Domäne. Das vortrainierte Modell wird normalerweise auf einem großen, allgemeinen Datensatz trainiert, und der Transferlernansatz ermöglicht eine effiziente und effektive Anpassung an spezifische Aufgaben oder Domänen.
• Sequenzielle Feinabstimmung: Das vortrainierte Modell wird sequenziell auf mehreren verwandten Aufgaben oder Domänen feinabgestimmt. Dies ermöglicht es dem Modell, nuanciertere und komplexere Sprachmuster über verschiedene Aufgaben hinweg zu erlernen, was zu besserer Generalisierung und Leistung führt.
• Aufgabenspezifische Feinabstimmung: Das vortrainierte Modell wird auf einer spezifischen Aufgabe oder Domäne unter Verwendung eines aufgabenspezifischen Datensatzes feinabgestimmt. Diese Methode erfordert mehr Daten und Zeit als Transferlernen, kann aber zu höherer Leistung bei der spezifischen Aufgabe führen.
• Multitask-Lernen: Das vortrainierte Modell wird gleichzeitig auf mehreren Aufgaben feinabgestimmt. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, die gemeinsamen Darstellungen über verschiedene Aufgaben hinweg zu erlernen und zu nutzen, was zu besserer Generalisierung und Leistung führt.
• Adapter-Training umfasst das Training leichter Module, die in das vortrainierte Modell eingesteckt werden, was eine Feinabstimmung bei einer spezifischen Aufgabe ermöglicht, ohne die ursprüngliche Leistung des Modells bei anderen Aufgaben zu beeinträchtigen.

Reinforcement Fine-Tuning (RFT)

Reinforcement Fine-Tuning (RFT) ist eine Modell-Anpassungstechnik, die ein vortrainiertes Sprachmodell unter Verwendung von belohnungsgetriebenem Feedback anpasst, anstatt traditioneller gelabelter Trainingsbeispiele.

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

Dieser Ansatz ist in Reinforcement Learning-Prinzipien verwurzelt, wobei das Modell wie ein Agent agiert, der lernt, welche Arten von Ausgaben zu höheren Belohnungswerten führen, und seine Parameter entsprechend anpasst. Im Gegensatz zur überwachten Feinabstimmung glänzt RFT in Szenarien, in denen präzise, korrekte Ausgaben schwer zu definieren sind, aber Qualität beurteilt oder bewertet werden kann.

Beispielsweise automatisiert die Reinforcement-Fine-Tuning-Fähigkeit 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 OpenAI's RFT. Es ermöglicht Entwicklern, Reasoning-Modelle anzupassen, indem sie einen programmierbaren Grader definieren, der Kandidatenantworten bewertet. Während des Trainings wird das Modell so aktualisiert, dass hochbewertete Ausgaben in zukünftigen Generationen wahrscheinlicher werden.

Dies macht RFT besonders nützlich für Aufgaben, bei denen die Ausgabequalität subjektiv ist oder am besten durch Bewertung anstelle exakter Referenzantworten beurteilt wird.⁸

Few-Shot-Learning-Methode

Few-Shot-Learning (FSL) umfasst die Verbesserung der Modellleistung ohne Änderung der Modellgewichte. Bei diesem Ansatz wird dem Modell eine begrenzte Anzahl von Beispielen (d. h. „Few Shots") aus der neuen Aufgabe bereitgestellt, und es verwendet diese Informationen, um sich anzupassen und bei dieser Aufgabe besser zu performen. Es kann betrachtet werden als ein

• Kostengünstigere Alternative zur Feinabstimmung. Die einzigen Kosten sind die Eingabe-Token für ein paar Beispiele.
• Meta-Lernproblem, bei dem das Modell lernt, wie man lernt, das gegebene Problem zu lösen.

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

Dies ist besonders nützlich, wenn nicht genügend Daten für traditionelles überwachtes Lernen verfügbar sind. Im Kontext von LLMs ist die Feinabstimmung mit einem kleinen Datensatz, der sich auf die neue Aufgabe bezieht, ein Beispiel für Few-Shot-Learning.

Unterschiede zwischen Few-Shot-Learning und Feinabstimmung

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

Feinabstimmungsbeispiele

Feinabstimmung erzielte signifikante Leistungssteigerungen im Finanzwesen

Bloomberg hat BloombergGPT entwickelt, ein Large-Scale-Sprachmodell, das auf die Finanzbranche zugeschnitten ist. Dieses Modell konzentriert sich auf finanzielle natürliche Sprachverarbeitungsaufgaben wie Sentiment-Analyse, Named Entity Recognition und Nachrichtenklassifizierung.

BloombergGPT wurde unter Verwendung einer Kombination aus Finanz- und allgemeinen Datensätzen erstellt und führte zu hohen Scores in Benchmark-Tests (Abbildung 4).

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

Entdecken Sie weitere unserer Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse in der Google-Suche.

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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 gängige Gründe:

1. Anpassung

Unternehmen haben oft einzigartige Bedürfnisse und Ziele, die ein generisches Sprachmodell möglicherweise nicht anspricht. Feinabstimmung ermöglicht es ihnen, das Verhalten des Modells an ihre spezifischen Ziele anzupassen, wie z. B. die Generierung von personalisierten Marketinginhalten oder das Verstehen von benutzergenerierten Inhalten auf ihrer Plattform.

Entdecken Sie, wie die Feinabstimmung von LLMs die Erstellung angepasster Produkte und Marketingstrategien ermöglicht, was letztendlich die generative KI-Erfahrung im Einzelhandel, Marketing und Versicherungswesen verbessert..

2. Datensensibilität und Compliance

Unternehmen, die sensible Daten verarbeiten oder unter strengen regulatorischen Umgebungen operieren, müssen möglicherweise das Modell feinabstimmen, um sicherzustellen, dass es Datenschutzanforderungen respektiert, Content-Richtlinien einhält und angemessene Antworten generiert, die mit Branchenvorschriften konform sind.

3. Domänenspezifische Sprache

Viele Branchen verwenden Fachjargon, technische Begriffe und spezialisiertes Vokabular, die in den allgemeinen Trainingsdaten eines Large Language Models möglicherweise nicht gut vertreten sind. Die Feinabstimmung des Modells auf domänenspezifischen Daten ermöglicht es ihm, genaue Antworten im Kontext der Branche des Unternehmens zu verstehen und zu generieren.

4. Verbesserte Leistung

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

• Sentiment-Analyse
• Dokumentenklassifizierung
• Informationsextraktion

Dies kann zu besseren Entscheidungen, höherer Effizienz und verbesserten Ergebnissen führen.

5. Ermöglichung agenter KI-Fähigkeiten

Feinabstimmung ist entscheidend für die Entwicklung von agenter KI-Systeme, die darauf ausgelegt sind, autonom zu handeln, Entscheidungen zu treffen und mit externen Tools oder Umgebungen zu interagieren, um spezifische Ziele zu erreichen.

Durch das Feinabstimmen eines LLM können Unternehmen ihre Fähigkeit zur Funktionsaufrufung verbessern, was dem Modell ermöglicht, geeignete Tools (z. B. APIs, Datenbanken) mit genauen Parametern auszuwählen und auszuführen.

Beispielsweise kann ein feinabgestimmtes LLM eine agentische KI antreiben, die Kundenanfragen autonom verwaltet, indem sie sich mit einem CRM-System integriert oder Echtzeitdaten über Web-APIs abruft. Diese Anpassung stellt sicher, dass das Modell domänenspezifische Kontexte und Tool-Interaktionen versteht, was agentische KI in Unternehmensanwendungen effektiver und zuverlässiger macht.

6. Verbesserte Benutzererfahrung

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

• Chatbots
• Virtuelle Assistenten
• Kundensupportsysteme

Was ist ein Large Language Model (LLM)?

Ein Large Language Model ist ein fortschrittliches künstliches Intelligenz- (KI)-System, genauer gesagt ein Enterprise-Generative-KI-Modell, das entwickelt wurde, um menschähnlichen Text basierend auf massiven Datenmengen zu verarbeiten, zu verstehen und zu generieren. Diese Modelle werden typischerweise unter Verwendung von Deep-Learning-Techniken wie neuronalen Netzen erstellt. Sie werden auf umfangreichen Datensätzen trainiert, die Text aus einem breiten Spektrum umfassen, wie Bücher und Websites, für die natürliche Sprachverarbeitung.

Ein wesentlicher Aspekt eines Large Language Models ist seine Fähigkeit, Kontext zu verstehen und kohärente, relevante Antworten basierend auf dem bereitgestellten Input zu generieren. Die Größe des Modells, in Bezug auf die Anzahl der Parameter und Schichten, ermöglicht es ihm, komplexe Beziehungen und Muster innerhalb des Textes zu erfassen. Dies ermöglicht es ihm, verschiedene Aufgaben auszuführen, wie:

• Beantwortung von Fragen
• Textgenerierung
• Zusammenfassung von Text
• Übersetzung
• Kreatives Schreiben

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

Abbildung 5: Beispiele für Basismodelle.¹¹

Weiterführende Literatur

• Während die Feinabstimmung die Wirksamkeit von Large Language Models verbessert, ist es wichtig, die Risiken von Generativer KI anzugehen.
• Die Feinabstimmung von Large Language Models bringt rechtliche Überlegungen mit sich. Erkunden Sie die rechtliche Landschaft rund um diese fortschrittlichen KI-Systeme in Gen-KI-Urheberrecht.

Diese Forschung zitieren

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  author = {Dilmegani, Cem},
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  year   = {2026},
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  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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