Feinabstimmung und Retrieval-Augmented Generation (RAG) sind zwei verschiedene Möglichkeiten, LLMs an bestimmte Anwendungsfälle anzupassen. Die Wahl der richtigen Methode hängt von Faktoren wie der Art der Aufgabe, der Datenmenge und dem gewünschten Ergebnis ab.

Sie sollten eine Feinabstimmung in Betracht ziehen, wenn Sie möchten, dass ein LLM:

• Spezifische Sprache oder Fachjargon verstehen: Wenn in Ihrem Projekt viele branchenspezifische Begriffe verwendet werden, kann die Feinabstimmung dem Modell helfen, diese Sprache zu erlernen und korrekt zu verwenden.  
• Accuracy bei einer bestimmten Aufgabe verbessern: Die Feinabstimmung kann die Leistung des Modells erheblich verbessern, falls dieses eine bestimmte Aufgabe erfüllen soll, z. B. Kundenrezensionen klassifizieren oder Produktbeschreibungen generieren. 
• Einen bestimmten Stil oder Ton treffen: Wenn das Modell Text generieren soll, der zu einem bestimmten Markenauftritt oder Schreibstil passt, kann die Feinabstimmung helfen.  
• Mit begrenzten Daten arbeiten: Wenn Sie nur begrenzte Daten haben, kann die Feinabstimmung effizienter sein als das Training eines Modells von Grund auf, da sie das bereits vorhandene Wissen des vortrainierten Modells nutzt.  
• Kosten und Latenz reduzieren: Bei Anwendungsfällen mit hohem Volumen kann das Feinabstimmen eines kleineren Modells kostengünstiger sein als pro Anfrage ein größeres Modell für allgemeine Zwecke zu nutzen.
• Grenzfälle behandeln: Durch die Feinabstimmung kann das Modell besser mit Grenzfällen und komplexen Prompts umgehen, die sich allein durch Prompt Engineering nur schwer bewältigen lassen.

Die Feinabstimmung baut auf vortrainierten LLMs auf. Diese vortrainierten Modelle haben bereits eine große Menge an allgemeinem Sprachwissen aus riesigen Datasets gelernt. Bei der Feinabstimmung wird das Modell mit einem kleineren, aufgabenspezifischen Dataset trainiert. Die internen Parameter des Modells – man kann sie sich als Millionen kleiner Knöpfe vorstellen, die sein Wissen steuern – werden so angepasst, dass sie besser zu den Beispielen im neuen Dataset passen. Bei diesem „Retraining“ werden die internen Verbindungen des Modells so aktualisiert, dass es zum Experten für das neue Thema wird. Sehen wir uns den Prozess der Feinabstimmung in ein paar praktischen Schritten an:

Bevor Sie mit dem Feinabstimmen beginnen können, müssen Sie Ihre Daten vorbereiten. Qualität und Struktur Ihrer Daten haben direkten Einfluss auf die Leistung des feinabgestimmten Modells. In dieser Phase werden Daten erfasst, bereinigt, formatiert und in geeignete Sets für Training, Validierung und Tests aufgeteilt.

• Daten erfassen: Erfassen Sie die Daten, die Sie zum Feinabstimmen des Modells verwenden möchten. Diese Daten sollten für die spezifische Aufgabe relevant sein, die das Modell besonders gut erledigen soll.
• Bereinigen und formatieren: Bereinigen Sie Ihre Daten, indem Sie Fehler, Inkonsistenzen und irrelevante Informationen entfernen. Achten Sie darauf, dass sie in einem für das Modell verständlichen Format vorliegen.
• Daten aufteilen: Teilen Sie Ihre Daten in drei Gruppen auf: 1. Training (zum Trainieren des Modells), 2. Validierung (zur Überwachung der Modellleistung und Anpassung der Einstellungen) und 3. Test (zur Bewertung der endgültigen Leistung des feinabgestimmten Modells).

Bei der Feinabstimmung haben Sie die Möglichkeit, festzulegen, wie viel des vortrainierten Modells Sie anpassen möchten. Welchen Ansatz Sie wählen, hängt von Faktoren wie der Größe Ihres Datasets, den verfügbaren Rechenressourcen und dem gewünschten Genauigkeitsgrad ab. Die beiden wichtigsten Ansätze sind die vollständige Feinabstimmung und die PEFT (parametereffiziente Feinabstimmung, Parameter Efficient Fine Tuning).

Vollständige Feinabstimmung

Bei der vollständigen Feinabstimmung werden alle Modellparameter während des Trainings aktualisiert. Dieser Ansatz eignet sich, wenn das aufgabenspezifische Dataset groß ist und sich deutlich von den Vortrainingsdaten unterscheidet.  

PEFT 

Das PEFT ist eine intelligentere und effizientere Methode zur Feinabstimmung. Anstatt das gesamte Modell neu zu trainieren (was langsam und teuer ist), frieren PEFT-Methoden das ursprüngliche LLM ein und fügen winzige neue, trainierbare Ebenen hinzu.

Stellen Sie sich vor, Sie müssten ein 1.000 Seiten starkes Lehrbuch nicht komplett neu schreiben, sondern nur ein paar Seiten mit neuen, speziellen Informationen hinzufügen. Dadurch wird der Prozess deutlich schneller und kostengünstiger. Zu den beliebtesten PEFT-Methoden gehören LoRA (Low-Rank Adaptation) und QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation), die eine effizientere Möglichkeit zur Feinabstimmung von LLMs bieten. 

Sobald Sie Ihre Daten vorbereitet und die Technik ausgewählt haben, können Sie das Modell trainieren. Nun lernt das Modell aus Ihren Daten und passt seine Parameter an, um die Leistung für Ihre spezifische Aufgabe zu verbessern. Eine sorgfältige Überwachung und Anpassung der Trainingseinstellungen sind unerlässlich, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

• Hyperparameter festlegen: Konfigurieren Sie Einstellungen wie Lernrate, Batchgröße und Anzahl der Epochen. Diese Einstellungen steuern, wie das Modell lernt.
• Training starten: Trainingsdaten in das Modell eingeben und es trainieren lassen; die Leistung des Modells anhand des Validierungs-Datasets überwachen
• Bei Bedarf anpassen: Wenn das Modell nicht gut funktioniert, können Sie die Hyperparameter anpassen oder eine andere Methode zur Feinabstimmung probieren.

Im letzten Schritt bewerten Sie die Leistung Ihres feinabgestimmten Modells und stellen es für den Einsatz in der Praxis bereit. Dazu müssen Sie Accuracy und Effizienz bewerten und es dann in Ihre Anwendung oder Ihr System einbinden. Kontinuierliches Monitoring und Retraining können erforderlich sein, um die optimale Leistung über die Zeit hinweg aufrechtzuerhalten.

• Leistung bewerten: Verwenden Sie das Test-Dataset, um die endgültige Leistung des optimierten Modells zu bewerten. Achten Sie auf für Ihre Aufgabe relevante Messwerte wie Accuracy, Precision und Recall.
• Modell bereitstellen: Wenn Sie mit der Leistung zufrieden sind, stellen Sie das Modell in Ihrer Anwendung oder Ihrem System bereit.
• Leistung überwachen: Behalten Sie die Leistung des Modells im Blick und trainieren Sie es bei Bedarf neu, um die Accuracy zu erhalten.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, ein Modell abzustimmen, je nach Ihren Zielen und Ressourcen:

Hier sind einige Best Practices für die Feinabstimmung:

• Datenqualität und ‑menge: Verwenden Sie ein hochwertiges Dataset, das relevant, vielfältig und ausreichend groß ist. Die Datenqualität ist bei der Feinabstimmung von entscheidender Bedeutung. Die Daten müssen korrekt, konsistent und frei von Fehlern oder Verzerrungen sein. Beispiel: Ein Dataset mit ungenauen Labels oder inkonsistenter Formatierung kann die Fähigkeit des Modells, effektiv zu lernen, erheblich beeinträchtigen.   
• Hyperparameter-Abstimmung: Experimentieren Sie mit verschiedenen Hyperparameter-Einstellungen, um die optimale Konfiguration für Ihre Aufgabe zu finden.   
• Regelmäßige Bewertung: Bewerten Sie regelmäßig die Leistung des Modells während des Trainings, um seine Fortschritte zu verfolgen und notwendige Anpassungen vorzunehmen.   
• Überanpassung vermeiden: Verwenden Sie Techniken wie vorzeitiges Beenden und Regularisierung, um eine Überanpassung an die Trainingsdaten zu verhindern.   
• Bias angehen: Achten Sie auf eine mögliche Voreingenommenheit in den Daten und verwenden Sie Techniken, um Bias im feinabgestimmten Modell zu reduzieren.

Die Feinabstimmung bietet viele Vorteile, aber es gibt auch einige mögliche Herausforderungen, die Sie kennen sollten: 

• Überanpassung: Das Modell erlernt die Trainingsdaten zu gut und kann nicht gut mit neuen Daten umgehen. Mit Techniken wie Regularisierung und Datenaugmentation können Sie die Überanpassung vermeiden.  
• Datenknappheit: Unzureichende Daten können die Effektivität der Feinabstimmung einschränken. Versuchen Sie es mit Techniken zur Datenaugmentation oder dem Transfer Learning von anderen verwandten Aufgaben.  
• Katastrophales Vergessen: Wenn Sie das Modell zu stark spezialisieren, kann es sein Allgemeinwissen vergessen. Das ist wie bei einem Arzt, der sich auf ein Fachgebiet spezialisiert, aber die Grundlagen der Ersten Hilfe vergisst. Mit Techniken wie Regularisierung und Replay-Puffern können Sie das katastrophale Vergessen abmildern.  
• Rechenressourcen: Die Feinabstimmung großer Modelle kann rechenintensiv sein und viel Arbeitsspeicher erfordern. Verwenden Sie Techniken wie PEFT, Quantisierung und verteiltes Training, um die Rechenanforderungen zu reduzieren.  
• Bewertung: Die Bewertung der Leistung von feinabgestimmten LLMs kann komplex sein und erfordert eine sorgfältige Auswahl der Messwerte und Benchmarks.  
• Herausforderungen beim Multitask-Learning: Die Feinabstimmung von LLMs für Multitask-Learning bringt besondere Herausforderungen mit sich, wie z. B. Aufgabeninterferenz, bei der unterschiedliche Ziele während des Trainings kollidieren, und Datenungleichgewicht, bei dem Aufgaben mit mehr Daten dominant werden können.