Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) ermöglicht Unternehmen, große KI-Modelle mit minimalem Rechenaufwand an spezifische Aufgaben anzupassen.
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) revolutioniert den Einsatz großer KI-Modelle, indem es eine kosteneffiziente und rechenoptimierte Anpassung an spezifische Aufgaben ermöglicht. Methoden wie LoRA, Adapter-Tuning und Prompt-Tuning erlauben es Unternehmen, Modelle wie GPT-4, DALL-E oder LLaVA mit minimalem Ressourcenaufwand zu optimieren. Diese Entwicklungen sind besonders für mittelständische Unternehmen von strategischer Bedeutung, da sie KI-Systeme schneller in bestehende Geschäftsprozesse integrieren können – ohne die hohen Kosten eines vollständigen Modelltrainings.
Das Fine-Tuning großer KI-Modelle war lange ein ressourcenintensiver Prozess. Während Tech-Giganten wie Google, OpenAI oder Meta über die notwendige Rechenleistung verfügen, standen kleinere Unternehmen und Forschungseinrichtungen vor erheblichen Hürden. Ein vollständiges Fine-Tuning von Modellen wie GPT-4 würde Milliarden von Parametern erfordern, was hohe Kosten für Hardware und Energiekonsum mit sich bringt.
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