Qwen2.5-7B auf 96 % von Claude Haiku fine-getuned – für ~3 $ API-Kosten
Warum es zählt
Die DV-DPO-Methode erzeugt Trainingssignal ausschließlich aus echten Revisionen unter adversarialem Druck – kein manuelles Labeling nötig. Das macht hocheffizientes Domain-Fine-Tuning kleiner Modelle für Teams ohne Labeling-Budget praktisch umsetzbar.
— Lumeric Redaktion
Domain-spezifischer Composite-Score (Head-to-Head vs. Claude Haiku) · Spitzenwert
96%
Qwen2.5-7B (DV-DPO)
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