Was ist supervisiertes Fine-Tuning (SFT)? Welche Daten werden benötigt?
sobes.tech KI
Antwort von AI
Überwachtes Fein-Tuning (SFT) ist ein Prozess, bei dem ein vortrainiertes Modell (z.B. ein großes Sprachmodell) mit annotierten Daten weitertrainiert wird, um es an eine spezifische Aufgabe anzupassen. Im Gegensatz zum Training von Grund auf nutzt SFT das bereits vorhandene Wissen des Modells und verfeinert es.
Für SFT werden Daten mit klaren Eingaben und entsprechenden korrekten Ausgaben (Labels) benötigt. Zum Beispiel für eine Klassifizierungsaufgabe — Texte mit Kategorien; für die Generierung von Antworten — Frage-Antwort-Paare. Solche Daten ermöglichen es dem Modell, auf konkreten Beispielen die gewünschte Ausgabe zu lernen.
Beispiel: Feinabstimmung eines LLM auf einem Dialogsatz, bei dem jeder Frage eine korrekte Antwort entspricht, um die Qualität der Antworten in einem Chatbot zu verbessern.