Pretraining und Fine-Tuning

Pretraining und Fine-Tuning sind zwei zentrale Phasen in der Entwicklung moderner Sprach- und KI-Modelle. Sie ermöglichen es, große vortrainierte Modelle flexibel an spezifische Aufgaben oder Unternehmensanforderungen anzupassen.

Was ist Pretraining?

Beim Pretraining wird ein Modell auf sehr großen, allgemeinen Datensätzen trainiert. Ziel ist es, grundlegende Sprach- oder Datenmuster zu erlernen, die als Basis für viele verschiedene Aufgaben dienen können. Beispiele sind große Textkorpora aus Büchern, Webseiten oder wissenschaftlichen Artikeln. Typische Pretraining-Methoden sind:

• Sprachmodellierung: Vorhersage des nächsten Wortes oder Tokens in einem Satz.
• Masked Language Modeling: Verdeckung einzelner Wörter, die das Modell korrekt ergänzen soll.
• Selbstüberwachtes Lernen: Nutzung unbeschrifteter Daten für generelle Mustererkennung.

Was ist Fine-Tuning?

Im Fine-Tuning wird das vortrainierte Modell auf kleinere, spezifische Datensätze angepasst. Dabei lernt es, die allgemeine Sprach- oder Datenkompetenz gezielt auf eine konkrete Aufgabe zu übertragen. Beispiele:

• Textklassifikation: Feintuning auf Support-Tickets für Kundenservice-Optimierung.
• Medizinische Anwendungen: Anpassung an Fachtexte und Patientendaten.
• Industrie 4.0: Spezialisierung auf Sensordaten für Predictive MaintenancePredictive Maintenance Predictive Maintenance (Vorausschauende Wartung) bezeichnet eine Wartungsstrategie, bei der die Wartung von Maschinen und Gerä... Mehr.
• Recht und Compliance: Optimierung auf juristische Texte für Dokumentenanalyse.

Vorteile:

• Effizienz: Spart Zeit und Ressourcen, da nicht jedes Modell von Grund auf trainiert werden muss.
• Flexibilität: Ein Modell kann für viele verschiedene Aufgaben angepasst werden.
• Bessere Ergebnisse: Vortrainierte Modelle liefern in der Regel deutlich höhere Genauigkeit.

Herausforderungen:

• Domänenspezifische Daten: Qualität des Fine-Tunings hängt stark von der Datenbasis ab.
• Rechenleistung: Auch Fine-Tuning kann hohe Hardwareanforderungen stellen.
• Overfitting: Risiko, dass sich das Modell zu stark an kleine Datensätze anpasst.

Verwandte Begriffe:

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