Der Begriff Feintuning von Foundation Models stammt aus den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Digitale Transformation und Big Data und Smart Data. Foundation Models sind gro\u00dfe, vortrainierte K\u00fcnstliche-Intelligenz-Modelle, die auf sehr vielen Daten gelernt haben, zum Beispiel Sprach- oder Bildmodelle. Das Feintuning bedeutet, dass diese allgemeinen Modelle nachtr\u00e4glich auf spezielle Aufgaben oder Unternehmensdaten angepasst werden.<\/p>\n
Stellen Sie sich einen Foundation Model wie einen Mitarbeitenden vor, der schon viele F\u00e4higkeiten mitbringt, aber Ihre Branche noch nicht kennt. Durch Feintuning lernt dieser Mitarbeitende dann noch gezielt dazu \u2013 etwa besondere Fachbegriffe oder typische Prozesse Ihres Unternehmens. Das spart Zeit und Geld, weil Sie nicht jedes Mal ein Modell von Grund auf neu trainieren m\u00fcssen.<\/p>\n
Ein Beispiel: Ein Versicherungsunternehmen nutzt ein Foundation Model f\u00fcr die Verarbeitung von Schadensmeldungen. Damit das Modell Fachbegriffe und typische Formulierungen aus der Versicherungsbranche versteht, wird es per Feintuning speziell mit eigenen Versicherungsdaten weitertrainiert. So liefert die k\u00fcnstliche Intelligenz zuverl\u00e4ssigere Ergebnisse, passt sich besser an die Unternehmensanforderungen an und verbessert damit die Effizienz im Betrieb.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"