Feinabstimmung

Definition

Feinabstimmung nimmt ein vortrainiertes Modell und trainiert es auf einem kleineren, fokussierten Datensatz weiter. Das Ergebnis ist ein Modell, das bei Ihrer spezifischen Aufgabe besser abschneidet, in der Regel mit geringerer Latenz und Kosten als der Aufruf eines Frontier-Modells. Für hochvolumige Aufgaben (Klassifizierung, Extraktion, strukturierte Ausgabe) können feinabgestimmte kleine Modelle 10-40x günstiger sein als der Aufruf von GPT-4 oder Claude, mit vergleichbarer Qualität bei der spezifischen Aufgabe.

Beispiel

Feinabstimmung eines Llama-3-Modells auf 50.000 Support-Tickets zur automatischen Klassifizierung und Markierung eingehender Probleme.

Wie Vedwix das verwendet

Wenn ein Kunde eine hochvolumige Aufgabe hat (über ~10.000 Anfragen pro Tag), empfehlen wir fast immer eine Feinabstimmung gegenüber einem API-Aufruf. Der Kostenunterschied beträgt oft 95%+.