Wann ist Fine-Tuning sinnvoll?

Fine-Tuning ist mächtig, aber teuer und komplex. In 80 % der Fälle erreichen Sie mit Prompt-Engineering oder RAG bessere Ergebnisse — schneller und günstiger. Dieser Entscheidungsbaum hilft Ihnen, die richtige Strategie zu wählen.

Der Entscheidungsbaum

Stufe 1: Prompt-Engineering

Frage: Kann ein besserer Prompt das Problem lösen?

Versuchen Sie zuerst:

System-Prompts mit klaren Anweisungen
Few-Shot-Beispiele (3–5 Beispiele im Prompt)
Chain-of-Thought für komplexe Reasoning-Aufgaben
Output-Format vorgeben (JSON, Markdown, Tabelle)

Wenn das reicht → Stopp. Kein Fine-Tuning nötig.

Stufe 2: RAG

Frage: Braucht das Modell Zugriff auf spezifisches Wissen?

RAG ist besser als Fine-Tuning für:

Aktuelle Informationen (Daten ändern sich regelmäßig)
Große Wissensbasen (> 100 Dokumente)
Nachvollziehbare Quellen (Quellenangabe nötig)
Zugriffskontrolle (verschiedene Nutzer sehen verschiedene Daten)

Wenn das reicht → Stopp.

Stufe 3: Fine-Tuning

Fine-Tuning lohnt sich wenn:

Das Modell einen konsistenten Stil/Ton braucht (z. B. Markensprache)
Domänen-spezifisches Format-Wissen nötig ist (z. B. medizinische Berichte)
Latenz kritisch ist (RAG-Retrieval zu langsam)
Das Modell eine Aufgabe besser als das Basismodell erledigen soll
Kostenoptimierung bei hohem Volumen (kleineres FT-Modell statt großem Modell)

Fine-Tuning vs. Prompting vs. RAG

Kriterium	Prompting	RAG	Fine-Tuning
Setup-Zeit	Minuten	Tage	Wochen
Kosten	Niedrig	Mittel	Hoch
Aktualisierung	Sofort	Stunden	Tage–Wochen
Stil anpassen	⚠️ Begrenzt	❌ Nein	✅ Sehr gut
Faktenwissen	❌ Halluziniert	✅ Quellenbasiert	⚠️ Kann veralten
Latenz	Niedrig	Mittel	Niedrig

Reale Entscheidungs-Beispiele

Use Case	Richtige Strategie	Warum
Kundensupport-Bot	RAG	Wissensbasis ändert sich, Quellen nötig
Marken-Texte schreiben	Fine-Tuning	Konsistenter Ton wichtiger als Fakten
Code-Reviews	Prompting	Few-Shot-Beispiele reichen meistens
Medizinische Zusammenfassungen	Fine-Tuning + RAG	Format-Wissen UND aktuelle Daten nötig

Praxis-Tipp: Die goldene Regel: Erst Prompting optimieren (1 Tag), dann RAG evaluieren (1 Woche), dann Fine-Tuning erwägen (1+ Monate). Jede Stufe hat einen höheren ROI-Schwellenwert.