Feinabstimmung
Feinabstimmung (engl. Fine-Tuning) ist die gezielte Anpassung eines vortrainierten Basismodells an domänenspezifische Daten oder Aufgaben. Sie ist eine der wichtigsten Stellschrauben in der Praxis und wird 2026 oft überschätzt: für die meisten Unternehmens-Anwendungen ist RAG der bessere Hebel.
Wann sie sich lohnt
Bei stabilen, häufig wiederkehrenden Aufgaben mit klar abgegrenzter Eingabe-/Ausgabe-Form. Bei domänenspezifischer Sprache (Recht, Medizin, Versicherung), die das Basismodell nicht souverän beherrscht. Bei Kosten-Reduktion in produktivem Betrieb durch kleinere, optimierte Modelle.
Wann RAG besser ist
Bei häufig wechselndem Wissen (jedes Re-Training dauert Tage). Bei Pflicht zur DSGVO-Löschung. Bei Anforderung an Quellverweis. Bei dynamischen Inhalten wie Produkt-Katalogen oder rechtlichen Aktualisierungen. RAG deckt 80 Prozent der Unternehmens-Anwendungen 2026 robuster ab.
Risiken
Catastrophic Forgetting: das Modell verliert Allgemein-Fähigkeiten. Trainings-Daten-Leckage, wenn personenbezogene Daten unkontrolliert eingingen. Modell-Drift erfordert regelmässige Re-Trainings. EU-KI-Verordnung-relevant: Trainings-Daten-Dokumentation und Bias-Bewertung sind Pflicht. Versions-Management mit klaren Schwellen für Re-Validierung ist Standard.
Diese deutsche Fassung wird laufend ausgebaut. Für ein konkretes Projekt nutzen Sie bitte das Beratungsgespräch oder schreiben an info@ainora.lt.