Stell dir vor, du hast einen Universal-Werkzeugkasten, der zwar viele verschiedene Werkzeuge enthält, aber für spezielle Aufgaben zu groß und unhandlich ist. Um bestimmte Arbeiten effizient zu erledigen, kannst du kleine, spezialisierte Aufsätze, sogenannte Adapter, verwenden. Diese Adapter werden an das Universal-Werkzeug befestigt und erweitern dessen Funktion. So kannst du zum Beispiel einen Schraubendreher-Adapter an eine Bohrmaschine anschließen, um Schrauben zu befestigen, oder einen Schleifkopf-Adapter, um Oberflächen zu glätten. In der künstlichen Intelligenz funktionieren Adapter ähnlich: Sie sind kleine, spezialisierte Module, die an ein großes, allgemeines KI-Modell angedockt werden und es für bestimmte Aufgaben optimieren. Dadurch können große, komplexe Modelle effizient für spezifische Aufgaben eingesetzt werden, ohne dass das gesamte Modell neu trainiert werden muss.