Kurz-Fakten

  • Verändert die Modellparameter – anders als RAG
  • Sparsame Verfahren wie LoRA trainieren nur wenige zusätzliche Parameter
  • Personenbezogene Trainingsdaten werfen ein Löschproblem auf: Art. 17 DSGVO lässt sich schwer erfüllen
  • Für Stil und Format wirksam, für aktuelles Faktenwissen ungeeignet

Bedeutung in der Praxis

Die Löschfrage ist der Grund, warum Feintuning mit personenbezogenen Daten selten eine gute Idee ist. Wenn eine betroffene Person Löschung verlangt, müsste streng genommen das Modell neu trainiert werden – ein Aufwand, der zum Anlass in keinem Verhältnis steht.

Wer trotzdem feinabstimmen will, sollte es mit anonymisierten oder synthetischen Daten tun und den Zweck eng fassen: Tonfall der Hausschreibweise, Formatvorgaben, Fachvokabular. Alles, was sich ändern kann, gehört in eine Datenbank und nicht in Gewichte.

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