Stimmen Sie Open-Source-LLMs auf die Sprache Ihrer Branche ab. Trainiert auf Ihrer Infrastruktur, in Ihrem Besitz, ohne dass Daten Ihre Kontrolle verlassen.
Book Call With Gerrit 
Feinabstimmung und RAG lösen unterschiedliche Probleme. Zu verstehen, wann man welches einsetzt, oder beide, ist entscheidend für den KI-Erfolg. So vergleichen sie sich.
| Aspekt | RAG | Feinabstimmung |
|---|---|---|
| Am besten für | Abfrage bestehender Dokumentenbasen | Domainspezifische Sprache und Verhalten |
| Datenanforderung | Funktioniert mit vorhandenen Dokumenten wie sie sind | Benötigt kuratierte Trainingsbeispiele (100+) |
| Wissensaktualisierung | Sofort: Dokumente hinzufügen oder entfernen | Erfordert Nachtraining mit neuen Daten |
| Kosten pro Anfrage | Höher (Retrieval + Generierung) | Niedriger (kein Retrieval-Schritt nötig) |
| Halluzinationsrisiko | Niedrig: verankert in abgerufenen Quellen | Mittel: abhängig von der Trainingsqualität |
| Setup-Zeit | 2-4 Wochen typisch | 4-8 Wochen typisch |
Nicht sicher, welcher Ansatz zu Ihrem Anwendungsfall passt? Wir beraten Sie in unserem kostenlosen Erstgespräch. Viele Produktionssysteme kombinieren beide Ansätze für optimale Ergebnisse.
Wir arbeiten mit Ihrem Team, um Ihre Trainingsdaten zu identifizieren, bereinigen und strukturieren. Dazu gehören domainspezifische Dokumente, Beispiele idealer Outputs und Randfälle. Datenqualität bestimmt Modellqualität, deshalb investieren wir intensiv in diesen Schritt.
Wir stimmen Open-Source-Foundation-Models (Llama, Mistral oder ähnliche) auf Ihrem vorbereiteten Datensatz fein ab. Das Training läuft auf Ihrer Infrastruktur oder unseren deutschen GPU-Servern. Mehrere Trainingsläufe mit verschiedenen Hyperparametern für die optimale Konfiguration.
Rigoroses Testen gegen Ihre Qualitäts-Benchmarks. Wir evaluieren Genauigkeit, Halluzinationsraten, Antwortqualität und Domän-Abdeckung. Ihre Fachexperten validieren Outputs, bevor wir zum Deployment übergehen.
Produktions-Deployment auf Ihrer gewählten Infrastruktur mit Monitoring, Logging und Versionsverwaltung. Wir richten Model Serving, API-Endpoints und die Integration mit Ihren bestehenden Anwendungen ein.
Wir stimmen Open-Source-Foundation-Models fein ab, darunter Llama, Mistral und andere, damit Ihre proprietären Daten nie Ihre Umgebung verlassen. Keine Per-Token-Gebühren, kein Datenaustausch mit Modellanbietern, volles Eigentum an den resultierenden Modell-Weights.
Llama 3
Metas offenes Foundation Model
Mistral / Mixtral
Europäisch gebaut, hohe Leistung
Qwen
Starke mehrsprachige Fähigkeiten
Individuelle Auswahl
Wir evaluieren das beste Modell für Ihre Aufgabe
Modelle trainiert auf Finanzterminologie, Risikorahmenwerke und regulatorische Sprache für Banking und Versicherungen.
Mehr erfahrenLehrplanalignierte Modelle für adaptives Lernen, Prüfungsvorbereitung und pädagogisch fundiertes KI-Tutoring.
Mehr erfahrenDomainspezifische Modelle trainiert auf technischer Dokumentation, Produktspezifikationen und Qualitätsstandards.
Mehr erfahrenFeinabstimmung ist die richtige Wahl, wenn das Modell domainspezifische Sprache verstehen, bestimmte Ausgabeformate einhalten oder konsistente Verhaltensmuster aufweisen muss, die durch Prompting allein nicht erreichbar sind. Beispiele sind medizinische Berichtsgenerierung, juristische Klauselentwürfe oder technische Dokumentation in Spezialgebieten. Wenn Sie primär bestehende Dokumente abfragen müssen, ist RAG meist kosteneffizienter. Viele Produktionssysteme kombinieren beide Ansätze.
Mit modernen Techniken wie LoRA sind bedeutende Verbesserungen bereits mit 100 bis 500 hochwertigen Beispielen möglich. Für spezialisierte Aufgaben liefern 1.000 bis 5.000 Beispiele typischerweise starke Ergebnisse. Die Qualität der Trainingsdaten zählt weit mehr als die Menge. 200 sorgfältig kuratierte Beispiele übertreffen oft 10.000 verrauschte. Wir helfen Ihnen, die richtigen Daten in der Vorbereitungsphase zu identifizieren.
Wir arbeiten primär mit Open-Source-Modellen: Llama 3 (Meta), Mistral, Mixtral und ähnliche. Diese Modelle bieten starke Basisleistung, volle Transparenz und können deployed werden, ohne dass Daten Ihre Infrastruktur verlassen. Wir stimmen auch Modelle auf Azure OpenAI fein ab für Unternehmen, die verwaltete Infrastruktur mit EU-Datenresidenz bevorzugen.
Ja. Das Training läuft auf Infrastruktur, die Sie kontrollieren: Ihre eigenen Server, unsere deutsche GPU-Infrastruktur auf Hetzner oder Azure EU-Regionen. Ihre Trainingsdaten werden nie auf Drittanbieter-Plattformen oder zu Modellanbietern hochgeladen. Nach dem Training gehören Ihnen die Modell-Weights und Sie können sie unabhängig deployen.
Wir verwenden eine Kombination aus automatisierten Metriken (Perplexität, BLEU/ROUGE-Scores, aufgabenspezifische Benchmarks) und menschlicher Evaluation durch Ihre Domän-Experten. Wir etablieren die Baseline-Performance vor dem Training, messen Verbesserungen auf einem gehaltenen Test-Set und führen A/B-Vergleiche gegen das Basismodell durch. Sie erhalten einen detaillierten Evaluierungsbericht mit jedem Trainingslauf.
Kostenloses 30-minütiges Strategiegespräch mit Gerrit: kein Verkaufsgespräch, sondern ein konkreter Fahrplan für Ihr Unternehmen.