FeintuningMethoden
Feintuning-Methoden bezeichnet man Verfahren, mit denen vortrainierte Modelle auf eine spezifische Zielaufgabe angepasst werden, indem das Modell mit taskbezogenen Daten weitertrainiert wird. Grundsätzlich unterscheidet man das klassische, vollständige Feinabstimmen aller Parameter von parameter-effizienten Ansätzen, die nur Teilbereiche des Netzwerks trainieren oder neue Module ergänzen. Die Wahl hängt von Datenmenge, Rechenressourcen und Datenschutzanforderungen ab und beeinflusst Leistung, Trainingsdauer und Robustheit gegenüber Überanpassung.
Zu den verbreiteten Methoden gehören: Vollständiges Fine-Tuning, bei dem alle Gewichte aktualisiert werden; Feature Extraction, bei
Weitere Ansätze kombinieren diese Ideen, etwa durch Hypernetze oder rekonstruktive Reparametrisierung. Der Parameter- und Speicherbedarf, die
Die Bewertung von Feintuning-Methoden erfolgt typischerweise über Task-Genauigkeit, Generalisierung auf Validierungsdaten sowie Effizienzmetriken wie Speicher- oder