Glossar KI-Technik
Fine-Tuning
Was ist Fine-Tuning?
Fine-Tuning heißt, ein bestehendes Sprachmodell mit Ihren eigenen Beispielen weiterzutrainieren, damit es besser zu einer bestimmten Aufgabe, Tonalität oder Fachdomäne passt.
Ein allgemeines Modell lässt sich nachschärfen, indem Sie es zusätzlich mit Ihren Beispielen trainieren: Ihrem Schreibstil, Ihren Klassifizierungen, Ihrem Fachjargon. Das Modell lernt dann das gewünschte Verhalten, ohne dass Sie es in jeder Anweisung neu erklären müssen.
Fine-Tuning ist allerdings nicht der erste Hebel, an dem Sie drehen sollten. Für Wissen, das aktuell oder unternehmensspezifisch ist, funktioniert RAG meist besser, ist günstiger und lässt sich schneller aktualisieren. Fine-Tuning lohnt sich vor allem bei einer festen, wiederkehrenden Aufgabe, bei der Tonalität oder Format sehr genau sitzen müssen.
Unsere Faustregel: Beginnen Sie mit guten Prompts und RAG, messen Sie mit Evals und nehmen Sie Fine-Tuning erst dazu, wenn die Zahlen zeigen, dass es wirklich etwas bringt. Sonst bezahlen Sie für Komplexität, die Sie nicht brauchen.
Zuletzt aktualisiert: 18. Juni 2026