KI-Grundlagen

Transfer Learning

Transfer Learning ist eine ML-Technik, bei der ein auf großen Datenmengen vortrainiertes Modell auf eine neue, spezifischere Aufgabe übertragen wird. Statt von Null zu beginnen, wird das vorhandene Wissen des Modells als Ausgangspunkt genutzt und mit wenigen domänenspezifischen Daten angepasst — das spart erheblich Zeit, Rechenleistung und Datenaufwand.

Warum ist das relevant?

Transfer Learning demokratisiert KI: Selbst ohne Millionen von Trainingsdaten und GPU-Clustern können Unternehmen leistungsfähige KI-Modelle einsetzen. Ein vortrainiertes Modell, das auf Ihre 1.000 branchenspezifischen Dokumente nachtrainiert wird, liefert oft bessere Ergebnisse als ein von Grund auf trainiertes Modell mit 100.000 generischen Daten.

So setzt IJONIS das ein

Transfer Learning ist unser Standardansatz: Wir starten mit Foundation Models (Llama, Mistral, BERT) und passen sie per Fine-Tuning an Ihren Anwendungsfall an. Für Textaufgaben nutzen wir Hugging Face Transformers; für Bildverarbeitung setzen wir auf vortrainierte Vision-Modelle. So erreichen wir Produktionsqualität in Wochen statt Monaten.

Häufige Fragen

Warum ist Transfer Learning günstiger als eigenes Training?

Das Training eines LLM von Grund auf kostet Millionen Euro an Rechenleistung. Transfer Learning nutzt dieses bereits investierte Wissen und passt es mit vergleichsweise wenig Aufwand an — oft reichen wenige GPU-Stunden und einige hundert Beispieldaten für gute Ergebnisse.

Für welche Aufgaben eignet sich Transfer Learning besonders?

Überall dort, wo vorhandene Sprachkenntnisse oder Muster übertragbar sind: Dokumentenklassifikation, Stimmungsanalyse, Named Entity Recognition, Zusammenfassungen. Am besten funktioniert es, wenn die neue Aufgabe dem ursprünglichen Trainingsgebiet ähnelt — etwa Text-zu-Text-Aufgaben mit Sprachmodellen.

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