Fine-Tuning

Ein vortrainiertes Modell wird mit eigenen Daten weitertrainiert, um Ton, Stil oder Domänenwissen zu adaptieren. Teurer und aufwendiger als RAG — meistens nur sinnvoll, wenn du sehr viel domänenspezifisches Material hast und gleichbleibende Output-Qualität brauchst.