Vision-AI-Agenten brauchen systematische Wege zur Datensynthese und Fine-Tuning, um seltene Fälle zu erkennen und sich an lokale Bedingungen anzupassen.
Eine systematische Daten-Kurierungs-Pipeline ermöglicht es, Agentic-Modelle über vielfältige Aufgabentypen generalisierbar zu trainieren und dabei konkurrenzfähige oder bessere Ergebnisse zu erzielen als spezialisierte Modelle.
Erfolgreiche Domain-Spezialisierung von LLMs erfordert sorgfältige Abstimmung von Learning Rate, Data-Mixing-Verhältnissen und Checkpoint-Auswahl, um katastrophales Vergessen zu vermeiden.
