Das Problem
Generische Modelle liefern generische Ergebnisse. GPT-4 kennt deine Branchenterminologie nicht. Claude hat deine interne Dokumentation nicht gesehen. Jeder Prompt erfordert Kontext, der einfach eingebaut sein sollte.
Du könntest größere Modelle nutzen, aber die Kosten summieren sich schnell. Du könntest mehr Beispiele in Prompts packen, aber du stößt an Token-Limits. Und die Antworten fühlen sich immer noch... generisch an.
Was Fine-Tuning löst
Ein feinabgestimmtes Modell lernt deine Domäne. Forschung zeigt, dass kleinere, spezialisierte Modelle oft größere generische übertreffen—bei einem Bruchteil der Kosten.
Die Vorteile:
- Bessere Genauigkeit: Das Modell spricht deine Sprache, wörtlich
- Geringere Kosten: Kleinere Modelle, weniger Token, günstigere Inferenz
- Schnellere Antworten: Weniger Berechnung bedeutet geringere Latenz
- Datenschutz: Trainingsdaten bleiben unter deiner Kontrolle
Das Ergebnis: Eine KI, die sich anfühlt, als wäre sie für deinen Anwendungsfall gebaut worden—weil sie es wurde.
Wie wir helfen
Wir übernehmen die komplette Fine-Tuning-Pipeline:
- Datenvorbereitung: Deine Daten für optimale Trainingsergebnisse strukturieren
- Modellauswahl: Das richtige Basismodell für deine Anforderungen wählen
- Training & Evaluation: Feinabstimmen und rigoros gegen deine Benchmarks testen
- Deployment: Das trainierte Modell in deine bestehenden Systeme integrieren
Du lieferst das Domänenwissen. Wir machen daraus eine spezialisierte KI.