Modell-Fine-Tuning
Fine-Tuning, wenn Prompting nicht ausreicht
Mit Prompting kommen Sie weit. Wenn Sie aber Konsistenz bei einer eng umrissenen Aufgabe, geringere Latenz oder fachspezifische Ergebnisse brauchen, die Prompt Engineering nicht liefert, ist Fine-Tuning der nächste Schritt. Wir übernehmen den gesamten Ablauf: Datensatz, Training, Evaluierung, Deployment.
01Überblick
Was wir liefern
Fine-Tuning wird oft zu früh eingesetzt (wenn Prompts genügen würden) und später zu selten (wenn Prompts an ihre Grenzen stoßen). Wir helfen Ihnen zu entscheiden, wann es sinnvoll ist, bereiten den Datensatz sorgfältig vor, führen das Training durch und evaluieren gründlich vor dem Go-live.
02Warum diese Leistung
Ihre Vorteile
01
Datenqualität zuerst
Die meisten Fine-Tuning-Projekte scheitern an den Daten, nicht am Training. Wir konzentrieren uns auf Datensatz-Design, Labeling und Validierung, bevor eine GPU läuft.
02
Gründliche Evaluierung
Zurückgehaltene Testdaten, fachspezifische Metriken und direkte Vergleiche mit starken Prompting-Baselines.
03
Das richtige Werkzeug
Supervised Fine-Tuning, LoRA-Adapter, DPO oder klassisches ML. Wir wählen, was passt – nicht, was gerade im Trend liegt.
04
Produktionsreifes Deployment
Containerisierte Modelle, Monitoring und Retraining-Pipelines, damit das Modell auch bei sich ändernden Daten gut bleibt.
03So arbeiten wir
Unser Vorgehen
01
Machbarkeit & Baseline
Zuerst belegen, dass Prompting nicht ausreicht. Messen, wo es hakt und ob Fine-Tuning die Lücke schließen kann.
02
Datensatz-Vorbereitung
Trainingsdaten sammeln, bereinigen, labeln und validieren. Meist der längste Schritt.
03
Training & Evaluierung
Training durchführen, mit zurückgehaltenen Daten evaluieren, mit der Baseline vergleichen, Daten und Hyperparameter iterativ verbessern.
04
Deployment & Monitoring
Containerisieren, ausrollen sowie Drift-Monitoring und planmäßiges Retraining einrichten.
04Anwendungen
Typische Anwendungsfälle
05Technologien
Unsere Tools
06FAQ
Häufige Fragen
Brauchen wir Fine-Tuning, oder reicht Prompting?
In der Regel zuerst Prompting. Fine-Tuning setzen wir ein, wenn Prompting Ihre Anforderungen an Genauigkeit, Latenz oder Konsistenz nicht erfüllt.
Wie viele Trainingsdaten brauchen wir?
Einige Hundert sauber gelabelte Beispiele für eng umrissene Aufgaben, Tausende für breitere. Qualität zählt mehr als Menge.
07Mehr entdecken
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