LLM-Services (Große Sprachmodelle)
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In aller Regel nicht, und praktisch nie als ersten Schritt. Die meisten Fälle von "das Modell hat falsch geantwortet" sind Retrieval- oder Prompt-Probleme: Die richtige Information lag dem Modell nie vor, und mehr Training ändert daran nichts. Fine-Tuning lohnt sich bei konstanten Ausgabeformaten oder einer engen Hausschreibweise im Volumen — und sitzt auch dann auf gutem Retrieval auf; diesen Umfang behandeln wir unter Individuelle LLM-Entwicklung.