Fine-Tuning vs. Prompting: Wann lohnt sich was?
Sollten Sie ein Modell fine-tunen oder reicht cleveres Prompting? Wir helfen bei der Entscheidung mit konkreten Beispielen.
Eine der häufigsten Fragen bei KI-Projekten: Soll ich ein bestehendes Modell anpassen oder reichen gute Prompts? Die Antwort hängt von mehreren Faktoren ab.
Wann Prompting reicht
- Aufgaben mit klaren Instruktionen
- Wenige Beispiele verfĂĽgbar (<100)
- Schnelle Iteration gewĂĽnscht
- Budget-Einschränkungen
Wann Fine-Tuning sinnvoll ist
- Spezialisierter Schreibstil oder Ton
- Proprietäres Domänenwissen
- Hoher Durchsatz erforderlich
- Konsistenz ĂĽber viele Anfragen
Kosten-Nutzen-Analyse
Fine-Tuning kostet einmalig mehr (Training), spart aber langfristig Token-Kosten. Bei >1000 Anfragen pro Tag kann sich Fine-Tuning bereits nach wenigen Wochen amortisieren.
Der Hybrid-Ansatz
Oft ist die beste Lösung eine Kombination: Ein fine-tuned Modell für Kernfunktionen, ergänzt durch RAG für aktuelle Informationen und spezifische Prompts für Edge Cases.
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