Fine-Tuning

Beim Fine-Tuning wird ein vortrainiertes Sprachmodell mit eigenen Daten weitertrainiert. Das verändert das Modell, etwa seinen Stil oder sein Verhalten bei bestimmten Aufgaben.

Retrieval-Augmented Generation lässt das Modell dagegen unverändert und gibt Wissen zur Laufzeit mit. Für Bibliotheksbestände ist das oft der näherliegende Weg, weil sich der Bestand laufend ändert und Antworten belegbar bleiben sollen.

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