Wie LLMs funktionieren, Teil 6: Fine-Tuning und LoRA, mit praktischer Anleitung

Nach dem Pretraining beherrscht ein Modell Sprache, ist aber noch nicht praktisch nützlich. Fine-Tuning macht daraus ein Werkzeug, das Instruktionen befolgt, Ihre Aufgaben löst oder im Fachjargon Ihrer Domäne spricht. Dies ist Teil 6 unserer Reihe zur Funktionsweise von LLMs. Sie lernen das Prinzip von Fine-Tuning kennen, verstehen den Unterschied zwischen vollständigem Fine-Tuning und LoRA und führen abschließend selbst ein Fine-Tuning an einem offenen Modell mit rund 60 Zeilen geprüftem Python-Code durch.