DEF.: Fine-Tuning in der Künstlichen Intelligenz (KI) bezieht sich auf den Prozess der Anpassung eines vorab trainierten Modells an eine spezifische Aufgabe oder einen bestimmten Datensatz. Dies wird erreicht, indem die Gewichte des Modells leicht modifiziert werden, um die Leistung für die neue Aufgabe zu optimieren, ohne das Modell von Grund auf neu zu trainieren.
Beispiel: Nehmen wir an, wir haben ein KI-Modell, das auf Millionen von Bildern trainiert wurde, um Hunde zu erkennen. Wenn wir dieses Modell nun anpassen möchten, damit es auch Katzen erkennen kann, würden wir Fine-Tuning anwenden. Wir würden das Modell mit einem kleineren Datensatz von Katzenbildern trainieren, wobei wir die bereits gelernten Merkmale (wie Formen und Texturen) nutzen, um die Erkennung von Katzen zu verbessern.
Wichtigste Vorteile:
- Zeit- und Ressourcenersparnis: Fine-Tuning erfordert deutlich weniger Rechenleistung und Zeit als das Training eines Modells von Grund auf.
- Effizienz bei geringem Datenvolumen: Es ist besonders nützlich, wenn nur ein begrenzter Datensatz für die neue Aufgabe verfügbar ist.
- Verbesserte Modellleistung: Durch das Nutzen der bereits gelernten Merkmale und Muster kann die Leistung des KI-Modells auf spezifischen Aufgaben verbessert werden.
Zusammenfassung: Fine-Tuning ist eine effiziente Methode, um ein vorab trainiertes KI-Modell auf neue Aufgaben anzupassen, indem man die vorhandenen Lernergebnisse nutzt und weiterentwickelt. Es spart Zeit und Ressourcen und ermöglicht eine bessere Leistung mit weniger Daten.