Worin unterscheidet sich Fine-Tuning von kontextbasiertem Prompting?
Beim Fine-Tuning werden die mathematischen Gewichte des Modells dauerhaft modifiziert. Beim In-Context Learning verbleibt das Modell unverändert im Originalzustand und wird über das Kontextfenster und den Markenkontext bei jeder Anfrage modular gesteuert.
Welche Vor- und Nachteile prägen die Praxis?
Fine-Tuning stabilisiert Tonfall und Format konsistent, erfordert jedoch erhebliche Mengen an Bereinigungsdaten sowie hohe Trainingskosten und muss bei strategischen Markenanpassungen wiederholt werden. Dynamische Fakten und strategische Leitplanken lassen sich über Prompt-Engineering und RAG deutlich flexibler und wirtschaftlicher steuern.