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, großskaliges vortrainiertes Modell (z. B. BERT, ResNet) mit reduzierten Lernraten auf domänenspezifischen, gelabelten Daten weitertrainiert wird. Fine-Tuning beschleunigt die Entwicklung, erfordert weniger aufgabenspezifische Daten und nutzt breite Merkmalsrepräsentationen. Die Governance muss die Herkunft des Basismodells nachverfolgen, die Einhaltung von Lizenzanforderungen sicherstellen sowie die Auswahl des Fine-Tuning-Datensatzes und der Hyperparameter zur Reproduzierbarkeit dokumentieren.
Ein Legal-Tech-Unternehmen optimiert ein BERT-Modell anhand von 50.000 gekennzeichneten Klauseln aus Rechtsverträgen. Mit nur einem Zehntel der Daten im Vergleich zum Training von Grund auf erreichen sie eine Genauigkeit von 90 % bei der Klauselklassifizierung und ermöglichen damit eine automatisierte Vertragsprüfung, die den internen QA-Standards entspricht.
„Was früher Wochen an manuellen Überprüfungen und Regelwerk erforderte, ist jetzt in Enzai innerhalb von Minuten strukturiert und prüfbar. Es ist das erste Mal, dass sich AI-Governance betriebsbereit anfühlt, nicht theoretisch.“
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