Die Feinheiten von RAG, Feinabstimmung und Kontextfenstern in großen Sprachmodellen erkunden
Lesezeit: 5 Min | Apr 23, 2024
Im sich schnell entwickelnden Bereich der künstlichen Intelligenz stechen LLMs (Large Language Models) durch ihre Fähigkeit heraus, menschenähnliche Texte zu verarbeiten und zu generieren. Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Feinabstimmung sind entscheidend, um die Fähigkeiten dieser Modelle zu verfeinern, indem proprietäre und domänenspezifische Daten bei der Entwicklung von Anwendungen auf Basis von LLMs einbezogen werden. Darüber hinaus werden wir auch die Kontextfenster betrachten, die LLMs direkt zur Verfügung stehen, und bestimmen, wie viele Informationen ein Modell gleichzeitig berücksichtigen kann.
Dieser Blog bietet eine umfassende Untersuchung dieser Techniken, indem er ihre Mechanismen, Anwendungen und das Zusammenspiel detailliert beschreibt und gleichzeitig die Kostenüberlegungen für den Einsatz jeder Technik in praktischen Szenarien berücksichtigt.
Feinabstimmung
Definition und Mechanismus: Die Feinabstimmung passt ein bereits bestehendes Modell, das allgemein auf umfangreichen Daten trainiert wurde, an, um auf spezifischen Aufgaben durch Neutraining auf einem zielgerichteten Datensatz gut zu funktionieren. Diese Methode verankert domänenspezifisches Wissen tief im Modell, was es innerhalb dieses speziellen Bereichs sehr effektiv macht.
Anwendungen: Diese Technik ist besonders wertvoll für spezialisierte Anwendungen, bei denen Domänenexpertise entscheidend ist – wie in den Bereichen Recht, Medizin oder Technik –, wo das Verständnis komplexer Terminologien und Konzepte für die genaue Aufgabenausführung notwendig ist.
Überlegungen: Die Feinabstimmung erfordert erhebliche Rechenressourcen und Expertise im Bereich des maschinellen Lernens. Es besteht auch das Risiko des Overfitting, wenn das Modell zu sehr auf einen engen Datensatz zugeschnitten ist, was seine Leistung bei allgemeineren oder leicht unterschiedlichen Daten verschlechtern kann.
Definition und Mechanismus: RAG kombiniert traditionelle Fähigkeiten der natürlichen Sprachverarbeitung mit dynamischer Informationsabrufung, um die Antworten eines LLMs zu verbessern. Dies geschieht durch den Einsatz eines „Retrievers“, der relevante Daten aus einem Korpus abruft, und eines „Generators“, der Antworten basierend auf diesem angereicherten Kontext produziert. Dieser Prozess hilft dem Modell, die Relevanz mit aktuellen Informationen zu wahren und Ausgabefehler, bekannt als „Halluzinationen“, zu reduzieren.
Anwendungen: RAG zeichnet sich in Anwendungen aus, bei denen Genauigkeit und Aktualität der Informationen von höchster Bedeutung sind, wie der Zugriff auf aktuelle Unternehmensdaten, die Echtzeitdarstellung von Inhalten und adaptive Lernsysteme. Es ermöglicht Modellen, während des Betriebs auf eine breite Datenpalette zuzugreifen, was sie außerordentlich vielseitig macht für das Beantworten von Fragen oder das Erstellen von Inhalten, die die neuesten Entwicklungen oder Daten widerspiegeln.
Überlegungen: Die Einrichtung von RAG umfasst Überlegungen zur Qualität des Datenkorpus und zur Effizienz des Abrufprozesses. Der Korpus muss gut gepflegt und regelmäßig aktualisiert werden, um die Zuverlässigkeit der abgerufenen Informationen zu gewährleisten, und die Abrufalgorithmen müssen optimiert werden, um Geschwindigkeit und Genauigkeit auszubalancieren.
Definition und Mechanismus: Ein Kontextfenster in LLMs definiert den Umfang der Textdaten, die das Modell gleichzeitig berücksichtigen kann. Diese Kapazität ist kritisch, da sie die Fähigkeit des Modells beeinflusst, kohärente, kontextuell angemessene Antworten zu verstehen und zu generieren.
Anwendungen: Größere Kontextfenster ermöglichen es LLMs, komplexere Sätze zu verarbeiten und die Kohärenz über längere Textabschnitte hinweg aufrechtzuerhalten, was für Aufgaben wie Dokumentenzusammenfassungen, erweiterte Dialogsitzungen oder umfassende Artikelgenerierung essenziell ist.
Überlegungen: Die Erweiterung des Kontextfensters erfordert mehr Speicher und Rechenleistung. Es besteht also ein Kompromiss zwischen Leistung und Recheneffizienz. Techniken wie RAG können diese Einschränkungen durch die Bereitstellung externer Kontextinformationen dynamisch mildern, was auch bei kleineren Kontextfenstern hilft.
Strategische Überlegungen für die Verwendung von Feinabstimmung vs. RAG
Feinabstimmung und Retrieval-Augmented Generation (RAG) bedienen unterschiedliche Bedürfnisse in KI-Anwendungen, und die Wahl zwischen ihnen hängt von den spezifischen Anforderungen der Daten, der Aktualisierungshäufigkeit und der Domänenspezifität ab.
Am besten für statische Daten: Sie ist am effektivsten, wenn das Datenmilieu stabil ist und keine häufigen Updates benötigt. Diese Methode ermöglicht es dem Modell, tiefgehend zu lernen und sich an den festgelegten Datensatz anzupassen und in Domänen zu glänzen, in denen ein tiefgehendes Verständnis spezifischer Inhalte entscheidend ist.
Domänenspezifische Genauigkeit: Feinabstimmung ist ideal, wenn hohe Genauigkeit und die Einhaltung spezialisierter Terminologien erforderlich sind, wie beispielsweise in den Bereichen Recht, Medizin oder Technik. Das feinabgestimmte Modell zeichnet sich durch die Generierung von Antworten aus, die komplexes Domänenwissen widerspiegeln.
Begrenzte Skalierbarkeit für dynamische Daten: Obwohl sie hohe Genauigkeit bietet, ist die Feinabstimmung weniger anpassungsfähig an sich ändernde Daten ohne Neutraining, was ressourcenintensiv sein kann.
RAG:
Dynamische Datenanforderungen: RAG glänzt in Umgebungen, in denen Informationen ständig aktualisiert werden oder die Anwendung aus einer breiten Palette von Quellen schöpfen muss. Es verwendet Live-Daten, um auf Anfragen zu antworten, wobei sichergestellt wird, dass die Ausgabe aktuell ist.
Flexibilität und Skalierbarkeit: Aufgrund seiner Fähigkeit, aus umfangreichen Datenbanken zu schöpfen, kann RAG einen breiteren Bereich von Anfragen ohne Neutraining bewältigen. Dies macht es geeignet für Anwendungen wie Nachrichtenaggregation oder Kundenservice, bei denen regelmäßig neue Informationen auftauchen.
Kostenwirksamkeit in sich schnell ändernden Domänen: Für Domänen, in denen sich Fakten und Daten regelmäßig ändern, bietet RAG eine kostengünstige Lösung, da es kein kontinuierliches Neutraining des Modells erfordert. Stattdessen reicht es aus, die externe Datenbank zu aktualisieren oder die Abrufmechanismen zu verbessern.
Ein hybrider Ansatz:
In einigen Fällen könnte die gemeinsame Nutzung beider Techniken vorteilhaft sein. Beispielsweise könnte ein System ein feinabgestimmtes Modell verwenden, um domänenspezifische Genauigkeit zu gewährleisten, während RAG verwendet wird, um Anfragen zu bearbeiten, die von den aktuellsten Daten profitieren. Dieser hybride Ansatz könnte besonders in Bereichen wie der Finanzanalyse nützlich sein, wo sowohl historisches Wissen als auch die neuesten Marktdaten entscheidend sind.
Kostenvergleichsanalyse
RAG (Retrieval-Augmented Generation):
Entwicklungskosten: Der Aufbau eines RAG-Systems von Grund auf kann kostspielig sein und von moderaten bis hohen Ausgaben reichen. Dazu gehört das Einstellen von qualifizierten NLP/ML-Ingenieuren und Forschern.
Datenbeschaffungs- und Annotierungskosten: Das Erwerben und Kuratieren einer Wissensbasis oder eines Datensatzes für den Abruf kann mäßig teuer sein, abhängig von der Größe und Qualität der Daten.
Rechenkosten: Training und Inferenz in RAG-Systemen können erhebliche Rechenressourcen erfordern und zu moderaten bis hohen laufenden Kosten führen.
Wartungs- und Updatekosten: Die Wartung eines RAG-Systems umfasst laufende Kosten für Updates, Neutraining und die Verfeinerung von Algorithmen und reicht von moderaten bis hohen Ausgaben.
Feinabstimmung:
Entwicklungskosten: Die Entwicklung eines Feinabstimmungs-Pipelines und die Sammlung aufgabenspezifischer Daten können mäßig teuer sein, abhängig vom Umfang der Aufgabe und der Verfügbarkeit annotierter Daten.
Datenbeschaffungs- und Annotierungskosten: Die Kosten für die Datenbeschaffung und -annotierung für die Feinabstimmung können je nach Komplexität der Aufgabe von moderat bis hoch sein.
Rechenkosten: Das Training eines feinabgestimmten Modells kann in Bezug auf Rechenressourcen mäßig teuer sein, abhängig von der Größe des Modells und des Trainingssatzes.
Wartungs- und Updatekosten: Die Wartungskosten für feinabgestimmte Modelle können von moderat bis hoch reichen und periodisches Neutraining und Updates erfordern.
Hybrider Ansatz (Kombination von RAG und Feinabstimmung):
Entwicklungskosten: Die Entwicklung eines hybriden Ansatzes kann zusätzliche Entwicklungskosten verursachen, die von moderat bis hoch reichen, abhängig von der Komplexität der Integration.
Datenbeschaffungs- und Annotierungskosten: Die Kosten für die Datenbeschaffung und -annotierung für einen hybriden Ansatz können im Vergleich zu einzelnen Techniken höher sein und potenziell von moderat bis hoch reichen.
Rechenkosten: Die Kombination von RAG und Feinabstimmung kann die Rechenkosten im Vergleich zu einzelnen Techniken erhöhen und zu moderaten bis hohen laufenden Kosten führen.
Wartungs- und Updatekosten: Die Wartungskosten für einen hybriden Ansatz können höher sein als bei einzelnen Techniken und potenziell von moderat bis hoch für die Verwaltung und Aktualisierung beider Komponenten reichen.
Abschließende Gedanken
Die Wahl zwischen Feinabstimmung und RAG hängt von den spezifischen Anforderungen einer Anwendung ab. Feinabstimmung ist am effektivsten für Anwendungen, die tiefes, spezifisches Wissen in stabilen Domänen benötigen. RAG eignet sich jedoch besser für Anwendungen, in denen Informationen häufig aktualisiert werden, und bietet Genauigkeit und Aktualität. In Umgebungen, die sowohl domänenspezifisches Wissen als auch aktuelle Informationen benötigen, könnte ein hybrider Ansatz, der Feinabstimmung und RAG kombiniert, die beste Lösung sein. Und wir müssen nicht vergessen, dass die Kontextfenster von LLMs immer größer werden, was verspricht, das zu lösen, was bisher nur durch RAG möglich war – so viele Informationen wie möglich in den LLM-Eingang einzubinden. So vielversprechend das auch klingen mag, kann man argumentieren, dass die alleinige Nutzung des Kontextfensters nicht ausreicht, wenn sie in einem realen Unternehmensszenario verwendet wird. Die Wahl des richtigen Ansatzes erfordert eine Bewertung der Bedürfnisse der Anwendung hinsichtlich Datenstabilität, Aktualisierungshäufigkeit und Präzision.
