Wann KEIN Fine-Tuning?

Wenn Prompt Engineering + Few-Shot + RAG noch nicht ausgeschöpft sind. Die sind oft günstiger.

Wie viele Trainingsdaten?

Einfache Tasks: 100–500 Beispiele. Komplexe Domänen: 1.000–10.000+. Qualität > Quantität.

Fine-Tuning auf Deutsch?

Ja. Llama 3.1, Qwen 2.5, Mistral beherrschen Deutsch und verbessern sich durch Fine-Tuning.

LLM-Fine-Tuning

LLM-Fine-Tuning — wenn Prompt Engineering nicht reicht

Wenn das Basismodell deine Domäne, deinen Markenton oder Fachterminologie nicht versteht, ist Fine-Tuning die Antwort. UseAIEasily liefert LLM-Fine-Tuning aus Budapest.

Wann Fine-Tuning sinnvoll ist

Fachterminologie, die Basismodelle nicht beherrschen
Konsistente Markenstimme
Strukturierte Outputs (JSON, XML), die jedes Mal exakt sein müssen
Spezialdomänen (Legal, Medizin, Finanz)
Kostenoptimierung — kleineres fine-tuned Modell oft günstiger

Was wir liefern

Datensatz-Vorbereitung

Sammlung, Reinigung, Labeling, Augmentation, Train/Val/Test-Split.

Modellauswahl

OpenAI, Anthropic, Open-Source (Llama, Mistral, Qwen) auf Together oder self-hosted vLLM.

Training und Evaluation

LoRA oder Full Fine-Tune, Hyperparameter-Tuning, Eval-Suite auf echten Business-Metriken.

Deployment

Managed oder self-hosted vLLM in EU-Region. A/B-Test gegen Basis, Monitoring.

Dauer und Kosten

PoC Fine-Tune: 3–4 Wochen, €10k–€20k. Produktiv: 6–10 Wochen, €25k–€60k.

Lass uns dein Modell fine-tunen

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