So optimieren Sie ein GPT-Modell

Dieses Video ist der letzte Schritt auf dem Weg von einem prompten Ingenieur zu einem echten KI-Automatisierungsarchitekten. Wenn Sie mit komplexen Systemaufforderungen, die langsam, teuer und inkonsistent sind, an Ihre Grenzen stoßen, ist es an der Zeit, ein maßgeschneidertes Gehirn für Ihr Unternehmen aufzubauen. In dieser technischen Aufschlüsselung zeige ich Ihnen, wie Sie OpenAI Fine-Tuning nutzen können, um Ihre spezifische Logik, Markenstimme und Formatierungsregeln direkt in ein GPT-Modell zu integrieren. Wir durchlaufen den gesamten Lebenszyklus eines fein abgestimmten Modells: von der Vorbereitung Ihrer JSONL-Trainingsdaten bis zur Bereitstellung des fertigen Modells in einer Make.com-Automatisierung. 🧠 Was Sie lernen werden: Das „Warum“ der Feinabstimmung: Wie Sie eine geringere Latenz, massive Token-Einsparungen und nahezu perfekte Genauigkeit erreichen. Feinabstimmung vs. RAG: Wann Sie ein Modell trainieren sollten und wann Sie Retrieval-Augmented Generation verwenden sollten (und warum die meisten Leute das falsch verstehen). Datenvorbereitung: Ein tiefer Einblick in die Strukturierung Ihrer .jsonl-Dateien mit System-, Benutzer- und Assistentenrollen. Das OpenAI-Dashboard: So navigieren Sie durch den Trainingsprozess, überwachen Ihre Feinabstimmungsarbeit und interpretieren die Ergebnisse. Make.com-Integration: So tauschen Sie Ihre Basismodelle gegen Ihr neues, individuell trainiertes Modell aus, um intelligentere und schnellere Arbeitsabläufe zu erstellen. Ganz gleich, ob Sie konsequent striktes JSON ausgeben oder eine differenzierte Markenpersönlichkeit festlegen möchten, dies ist der durchgängige Entwurf für spezialisierte KI. 📍 Zeitstempel: 0:00 – Einführung: Durchbrechen der Prompt-Engineering-Grenze 0:35 – Was ist Feinabstimmung? (Die Analogie der Handelsschule) 2:06 – Wann eine Feinabstimmung erforderlich ist: Token-Einsparungen, Stil und Konsistenz 3:15 – Wann keine Feinabstimmung erforderlich ist: Fakten vs. Format (Feinabstimmung vs. RAG) 3:54 – Beispiel aus der Praxis: Erstellen eines Lead-Qualifizierungsmodells 4:39 – Vorbereiten der Daten: So erstellen Sie eine JSONL-Datei in VS-Code 6:48 – Starten des Feinabstimmungsjobs im OpenAI-Dashboard 8:34 – Überwachung des Jobs: Warteschlangen, Serverlast und Epochen 9:26 – Testen Ihres Modells: Verwenden des OpenAI-Spielplatzes zum Vergleich 10:10 – Aufschlüsselung der Token-Kosten: Ist die Feinabstimmung tatsächlich teuer? 11:11 – Bereitstellen Ihres benutzerdefinierten Modells in Make.com 12:11 – Outro 🔗 Ressourcen & Tools: OpenAI-Entwickler-Dashboard: https://platform.openai.com/ Make.com: https://www.make.com/en/register?pc=colivieri VS-Code (zur JSONL-Vorbereitung): https://code.visualstudio.com/ 💡 Über den Kanal: Ich bin Christian, ein KI-Automatisierungsarchitekt. Ich konzentriere mich auf die Erstellung hochwertiger technischer Blaupausen, die die Lücke zwischen KI und tatsächlichen Geschäftsergebnissen schließen. Wenn Sie Ihre Abläufe mithilfe von Make.com und benutzerdefinierten KI-Modellen skalieren möchten, klicken Sie auf die Schaltfläche „Abonnieren“. Haben Sie Probleme mit einem bestimmten Anwendungsfall bei der Feinabstimmung? Schreiben Sie unten einen Kommentar und ich helfe Ihnen bei der Entwicklung der Lösung! #OpenAI #FineTuning #GPT4o #AIAutomation #MakeDotCom #AIArchitect #CustomAI #PromptEngineering #WorkflowAutomation #MachineLearning2026