Überwachtes Feintraining (SFT)
Definition
Überwachtes Feintraining passt ein vortrainiertes Modell anhand vorgegebener Ein- und Ausgabebeispiele an.
Die weitere Optimierung eines vortrainierten Modells mit gelabelten Eingabe-Ausgabe-Beispielen und überwachtem Lernziel.
Einfach erklärt
Das Modell übt mit Aufgaben und passenden Musterantworten, damit es ähnliche Aufgaben später besser bearbeitet.
Warum das im Alltag wichtig ist
Der Begriff hilft, KI-Systeme fundiert auszuwählen, zu entwickeln, zu bewerten und ihre technischen Risiken realistisch einzuordnen.
Beispiel aus dem Mittelstand
Ein Modell lernt aus geprüften Frage-Antwort-Beispielen den gewünschten Supportstil.
Grenzen und Fallstricke
- SFT mit Wissensaktualisierung garantieren, Testdaten mischen oder problematische Beispiele vervielfachen.
Entstehung & Geschichte
SFT ist aus Transfer Learning hervorgegangen und bildet häufig die erste Anpassungsstufe moderner Sprachmodelle.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung: Ein Modell lernt aus geprüften Frage-Antwort-Beispielen den gewünschten Supportstil.
Häufige Fragen
Was bedeutet Überwachtes Feintraining (SFT)?
Die weitere Optimierung eines vortrainierten Modells mit gelabelten Eingabe-Ausgabe-Beispielen und überwachtem Lernziel. Welche Fehler sollte man vermeiden? SFT mit Wissensaktualisierung garantieren, Testdaten mischen oder problematische Beispiele vervielfachen.
Quellen
Quelle geprüft am 10.10.2026. Redaktionelle Anwendungsbeispiele sind hypothetisch; kein Nachweis realer Kundenergebnisse.
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