Glossar
Feinabstimmung (Fine-tuning)
Feinabstimmung ist ein zusätzliches Training, das ein bestehendes KI-Modell mit eigenen Beispielen auf eine bestimmte Aufgabe oder einen Stil zuschneidet. Es verändert das Modell selbst, anders als Prompts oder RAG, die nur beeinflussen, was du ihm gibst.
Ein Basis-KI-Modell ist wie ein Koch frisch von einer guten Kochschule: solide Grundtechnik, vertraut mit tausend Küchen. Feinabstimmung sind die sechs Monate, die dieser Koch dann in deiner Stammkneipe verbringt und dabei deine Gerichte, deine Portionen und deine Stammgäste kennenlernt. Danach muss niemand mehr das Rezept erklären; es sitzt in seinen Händen.
Technisch gesehen wird das Training des Modells auf einem gezielten Beispieldatensatz fortgesetzt: Tausende deiner Support-Tickets mit Musterantworten oder Dokumente im genauen Ton deines Unternehmens. Das Ergebnis ist ein Modell, das genau diese eine Aufgabe zuverlässiger erledigt, ohne langatmige Anweisungen.
Die ehrliche Einschätzung für die meisten: Feinabgestimmte Modelle wirst du weit öfter nutzen, als du selbst eines erstellen wirst. Feinabstimmung braucht sorgfältig aufbereitete Daten und Budget; für „beantworte Fragen anhand meiner Dokumente“ ist RAG meistens der einfachere und günstigere Weg, und gute benutzerdefinierte Anweisungen decken den Großteil persönlicher Anforderungen ab.
Wo dir das begegnet
In Produktbeschreibungen („feinabgestimmt für medizinische Texte“, „optimiert für deutschen Rechtsbereich“), auf Entwicklerplattformen, die Feinabstimmung als Dienst anbieten, etwa bei OpenAI (Mistral hat seine eigene Fine-Tuning-API inzwischen als veraltet markiert), sowie rund um Open-Weights-Modelle, die jeder auf eigener Hardware feinabstimmen kann.
Aus datenschutzrechtlicher Sicht gilt: Wer ein Modell mit personenbezogenen Daten feinabstimmt, ist in Deutschland an die DSGVO gebunden und trägt als Verantwortlicher die Rechenschaftspflicht gegenüber der zuständigen Aufsichtsbehörde. Bei Unternehmen ist das meist die Datenschutzbehörde des eigenen Bundeslandes (etwa der LfDI Baden-Württemberg oder das BayLDA in Bayern). Die BfDI (Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit) kommt vor allem bei Bundesbehörden sowie Telekommunikations- und Postanbietern ins Spiel. Wer das kommerziell oder in hochriskanten Bereichen (Personalentscheidungen, Kreditvergabe, kritische Infrastruktur) tut, sollte zusätzlich die Anforderungen des EU AI Act im Blick behalten.