Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Anpassung des Basismodells
<a name="jumpstart-foundation-models-customize"></a>

**Wichtig**  
Die neuesten Informationen zur Modellanpassung auf Amazon SageMaker AI finden Sie im entsprechenden [Modellanpassung](customizing-models.md) Abschnitt. Wir haben zunächst die Modellanpassung über angeboten JumpStart, aber im Laufe der Zeit haben wir unsere Möglichkeiten erweitert, was uns veranlasste, einen neuen Abschnitt zu widmen.

Einen Überblick über Amazon SageMaker AI JumpStart finden Sie unter. [ SageMaker JumpStart ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-jumpstart.html)

Grundlagenmodelle sind extrem leistungsstarke Modelle, mit denen sich eine Vielzahl von Aufgaben lösen lässt. Um die meisten Aufgaben effektiv lösen zu können, müssen diese Modelle in irgendeiner Form angepasst werden.

Die empfohlene Methode, ein Grundlagenmodell zunächst an einen bestimmten Anwendungsfall anzupassen, ist mittels Prompt-Engineering. Wenn Sie Ihr Grundlagenmodell mit ausgereiften, kontextreichen Eingabeaufforderungen ausstatten, können Sie ohne Feinabstimmung oder Änderung der Modellgewichtungen die gewünschten Ergebnisse erzielen. Weitere Informationen finden Sie unter [Prompt-Engineering für Grundlagenmodelle](jumpstart-foundation-models-customize-prompt-engineering.md).

Wenn Prompt-Engineering allein nicht ausreicht, um Ihr Grundlagenmodell an eine bestimmte Aufgabe anzupassen, können Sie ein Grundlagenmodell anhand zusätzlicher domainspezifischer Daten optimieren. Weitere Informationen finden Sie unter [Basismodelle und Hyperparameter für die Optimierung](jumpstart-foundation-models-fine-tuning.md). Der Feinabstimmungsprozess beinhaltet die Änderung der Modellgewichtungen.

Wenn Sie Ihr Modell ohne Neutraining mit Informationen aus einer Wissensbibliothek anpassen möchten, finden Sie weitere Informationen unter [Retrieval Augmented Generation](jumpstart-foundation-models-customize-rag.md).