Training & Fine-Tuning Erklärungen.
Spar dir die 40-seitige Doku. Jede Erklärung verwandelt ein kniffliges KI-, Claude-Code-, MCP- oder Cloud-Konzept in ein animiertes, scrubbares Diagramm, das du ziehen und brechen kannst — bis die Idee in Minuten sitzt, nicht in Stunden.
Jede Training & Fine-Tuning-Erklärung
Gradient Descent: Rolling Downhill to a Smarter Model
Training is a marble rolling down a wrinkled hill — the loss landscape. Tune learning rate and momentum to see it slide, oscillate, or get stuck.
Fine-Tuning vs RAG: When to Teach, When to Look Up
Fine-tuning changes what the model knows; RAG gives it a reference shelf at query time. Most "make the LLM know our docs" jobs are RAG jobs.
LoRA: Cheap Fine-Tuning Without Touching the Whole Model
LoRA freezes the giant model and trains tiny rank-r adapters next to it. 7B-param model, ~1% of the trainable weights, 99% of the quality.
Knowledge Distillation: Teaching a Small Model to Imitate a Big One
Distillation trains a small student model to mimic a big teacher's soft outputs. You ship the small one — much cheaper, surprisingly close in quality.
Hör auf, davon zu lesen. Fang an zu scrubben.
Festgefahren bei einem KI-, Claude-Code- oder Cloud-Konzept? Sag mir, was nicht klickt — ich liefere eine kostenlose interaktive Erklärung mit Analogie, Animation und Slidern, meist innerhalb einer Woche.
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