Eigene Sprachmodelle, auf Ihre Daten trainiert
Wir passen Open-Source-LLMs per Fine-Tuning mit LoRA, QLoRA und Instruction-Tuning an Ihre Daten und Fachsprache an, DSGVO-konform auf EU-Infrastruktur. Und wir sagen Ihnen ehrlich, wann Fine-Tuning lohnt und wann RAG oder Prompting der bessere Weg ist.
Fine-Tuning auf bewährten Frameworks
Was ist Fine-Tuning und wann lohnt es sich?
Fine-Tuning bedeutet, ein bereits vortrainiertes Sprachmodell mit Ihren eigenen Daten weiterzutrainieren. Aus einem generischen LLM wird so ein Modell, das Ihre Fachsprache, Ihre Aufgaben und Ihren Stil beherrscht, ohne dass Sie bei jeder Anfrage lange Beispiele mitliefern müssen.
Wir setzen auf Open-Source-Modelle und effiziente Methoden wie LoRA und QLoRA. Damit lässt sich auch ohne riesige Rechenzentren ein eigenes Modell trainieren, das Ihnen gehört und DSGVO-konform auf EU-Infrastruktur läuft. Kein Vendor Lock-in, keine Abhängigkeit von einer US-Cloud.
Genauso wichtig ist die ehrliche Einordnung: Nicht jedes Problem braucht Fine-Tuning. Oft ist eine Wissensdatenbank mit RAG oder besseres Prompting der schnellere und günstigere Weg. Wir sagen Ihnen klar, welcher Ansatz, oder welche Kombination, Ihr Ziel am besten erreicht.
Fine-Tuning auf einen Blick
Die wichtigsten Eckdaten im Überblick.
Wo ein Standard-Modell an Grenzen stößt
Generische Modelle kennen Ihr Unternehmen nicht. Mit gezieltem Fine-Tuning bekommen sie genau das Wissen und Verhalten, das Ihnen fehlt.
Mehr als ein Modell feintunen
Wir bauen Modelle, die im Alltag tragen, und denken Datenschutz, Kosten und Wartbarkeit von Anfang an mit.
Modelle, die Ihre Sprache sprechen
Wir passen Open-Source-LLMs per Fine-Tuning an Ihre Fachsprache, Tonalität und Aufgaben an. Statt generischer Antworten bekommen Sie ein Modell, das Ihre Begriffe, Formate und Qualitätsansprüche kennt, weil es genau darauf trainiert wurde, und das konsistent statt zufällig liefert.
LoRA & QLoRA, effizient trainiert
Mit ressourcenschonenden Methoden trainieren wir auch große Modelle ohne riesige Hardware, schnell und kostengünstig.
Instruction- & Domain-Tuning
Wir bringen dem Modell Ihre Aufgaben und Ihr Fachgebiet bei, von Verträgen bis zu Support-Antworten.
DSGVO-konform in der EU
Training und Betrieb laufen auf EU-Infrastruktur. Ihre Trainingsdaten verlassen nie Ihren Kontrollbereich.
Ehrliche Einordnung
Wir sagen klar, wann Fine-Tuning lohnt und wann RAG oder besseres Prompting günstiger zum Ziel führt.
Evaluation & Updates
Wir messen Qualität mit Testsets, bessern gezielt nach und halten Ihr Modell aktuell.
Wofür Unternehmen eigene Modelle trainieren
Wählen Sie einen Bereich, wir zeigen konkrete Einsatzszenarien aus der Praxis.
Fachsprache & Tonalität
Das Modell schreibt in Ihrer Terminologie, Ihrem Stil und Ihren Formaten.
Fine-Tuning vs. RAG vs. Prompting
Welcher Ansatz passt? Das hängt von Ihrem Ziel, Ihren Daten und Ihrem Budget ab. Wir beraten unabhängig und kombinieren, wo es sinnvoll ist.
| Merkmal | Fine-Tuning | RAG | Prompting |
|---|---|---|---|
| Neues Wissen & Aktualität | im Modell verankert, Update nötig | immer aktuell aus der Quelle | nur was im Prompt steht |
| Fachsprache & Stil | stark, fest antrainiert | begrenzt | nur mit Beispielen im Prompt |
| Spezialaufgaben & Formate | sehr zuverlässig | solide | schwankend |
| Laufende Kosten | niedrig, kurze Prompts | mittel, Abruf je Anfrage | hoch bei langen Prompts |
| Einmaliger Aufwand | hoch, Daten & Training | mittel, Datenpipeline | gering |
| Datenschutz & Datenkontrolle | voll, EU-Training möglich | voll, EU-Hosting möglich | abhängig vom Anbieter |
| Quellen & Nachvollziehbarkeit | ohne Quellenangabe | mit Quellen belegbar | ohne Quellen |
Oft ist die beste Lösung eine Kombination: RAG für aktuelles Wissen, Fine-Tuning für Fachsprache und Verhalten. Wir ordnen ehrlich ein, was Ihr Anwendungsfall wirklich braucht.
Ihr Fine-Tuning-Projekt in 4 Schritten
Transparent, mit ehrlicher Methodenwahl und messbarer Qualität.
Kostenlose Erstanalyse
Wir klären, welche Aufgabe Sie lösen wollen und ob Fine-Tuning, RAG oder Prompting der richtige Weg ist. Sie wissen danach, worauf es bei Ihrem Modell ankommt.
Daten & Zieldefinition
Wir sichten Ihre Daten, definieren das Zielverhalten und klare Erfolgskriterien und bereiten ein sauberes Trainingsset auf.
Training & Evaluation
Wir trainieren das Modell mit LoRA oder QLoRA, messen die Qualität gegen Testsets und bessern gezielt nach.
Deployment & Betreuung
Wir bringen das Modell auf Ihre EU-Infrastruktur, überwachen den Betrieb und trainieren bei Bedarf nach.
Häufige Fragen zu Fine-Tuning
Passt gut zu Fine-Tuning
Private AI & Lokale KI
Ihr feingetuntes Modell lokal oder in der privaten EU-Cloud betreiben, ohne Daten an Dritte zu geben.
Hugging Face & Open-Source-Modelle
Das passende offene Basis-Modell auswählen, hosten und produktiv einsetzen, herstellerunabhängig.
KI Wissensdatenbank (RAG)
Aktuelles Firmenwissen abrufbar machen, oft die bessere oder ergänzende Alternative zum Fine-Tuning.