Feinabstimmung
Anpassen eines vortrainierten KI-Modells an eine spezifische Aufgabe oder ein spezifisches Dataset durch Fortsetzung des Trainings mit neuen Daten, was oft die leistungsbezogene Effizienz verbessert.
Eine Transfer-Learning-Technik, bei der ein generisches, großmaßstäbliches vortrainiertes Modell (z. B. BERT, ResNet) weiter auf domänenspezifischen, beschrifteten Daten mit reduzierten Lernraten trainiert wird. Das Feintuning beschleunigt die Entwicklung, erfordert weniger aufgabenspezifische Daten und nutzt umfassende Merkmalsrepräsentationen. Die Governance muss die Herkunft des Basismodells, die Einhaltung von Lizenzbestimmungen sowie die Dokumentation des Feintuning-Datasets und der Hyperparameter-Auswahl zur Reproduzierbarkeit verfolgen.
Ein Legal-Tech-Unternehmen optimiert ein BERT-Modell anhand von 50.000 markierten rechtlichen Vertragsklauseln. Mit nur einem Zehntel der Daten, die bei einem Training von Grund auf erforderlich wären, erzielen sie 90 % Genauigkeit bei der Klassifizierung von Klauseln, was eine automatisierte Vertragsüberprüfung ermöglicht, die den internen QA-Standards entspricht.
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