Das Feintuning eines Large Language Models (LLM) ist ein Prozess, bei dem ein vorab trainiertes Modell durch Aktualisierung seiner Parameter mit neuen <input, output>-Paaren aus einem gezielten Datensatz angepasst wird. Dies beinhaltet ein teilweises Neutraining, das die Gewichte des Modells anpasst, um spezifischen Anforderungen besser gerecht zu werden.
Okay, keine Sorge, wenn das etwas zu wissenschaftlich war. Lassen Sie uns das in einfacheren Worten erklären.
Denken Sie an ein Sprachmodell wie an einen erfahrenen Koch, der gelernt hat, eine Vielzahl von Gerichten zuzubereiten. Dieser Koch kann alles von Spaghetti bis Sushi zubereiten. Wenn jedoch ein neuer Restaurantbesitzer möchte, dass dieser Koch sich auf die französische Küche für sein französisch-thematisiertes Restaurant spezialisiert, muss der Koch seine Fähigkeiten speziell in den französischen Kochtechniken und Rezepten verfeinern.
Das Feintuning ist ähnlich. Wir beginnen mit einem 'Koch' – unserem Sprachmodell – der bereits viel weiß. Dann geben wir diesem Modell eine spezielle Schulung mit vielen französischen Rezepten (oder im Fall des Modells viele spezifische Daten), um es besonders gut darin zu machen, französische Gerichte zu verstehen und zu generieren (oder spezialisierte Aufgaben). Wir bringen dem Koch nicht bei, wieder von vorne zu kochen, sondern verbessern nur seine Fähigkeiten in einem bestimmten Bereich, um den spezifischen Anforderungen des Restaurants (oder Ihres Unternehmens) gerecht zu werden. Das ist im Wesentlichen das, was das Feintuning tut – es passt die breiten Fähigkeiten eines Modells an, um in bestimmten Aufgaben, die für Sie wichtig sind, herausragend zu sein.
Das erfolgreiche Feintuning von LLMs hängt von der Qualität, Quantität und Repräsentativität der Trainingsdaten ab. Hier ist eine Aufschlüsselung dieser wichtigen Aspekte:
Die Menge an Daten, die für das Feintuning benötigt wird, variiert je nach Komplexität der Aufgabe und der Größe des Modells. Im Allgemeinen sind Tausende bis Zehntausende von Beispielen erforderlich. Größere Datensätze helfen dem Modell, sein Lernen besser zu verallgemeinern und somit das Risiko von Overfitting (wenn ein Modell auf Trainingsdaten gut abschneidet, aber auf ungesehenen Daten schlecht abschneidet) zu reduzieren.
Hochwertige Daten sind für den Erfolg eines Feintuning-Prozesses entscheidend. Das bedeutet, die Daten müssen sein:
Die für das Feintuning verwendeten Daten müssen die Umgebung genau widerspiegeln, in der das Modell arbeiten wird:
Der Trainingsdatensatz sollte nicht nur allgemeine Daten, sondern auch detaillierte, aufgabenbezogene Informationen enthalten, die dem Modell helfen, die erforderlichen Ausgaben zu verstehen und zu generieren. Zum Beispiel:
Durch Erfüllung dieser Datenanforderungen können Organisationen die Effektivität ihrer Feintuning-Bemühungen maximieren, was zu Modellen führt, die nicht nur leistungsstark sind, sondern auch spezifische Aufgaben und Herausforderungen mit größerer Genauigkeit und Relevanz bewältigen können.
Feintuning ist nicht ohne seine Schwierigkeiten:
Dies sind die Kernkomponenten, die ein Modell definieren und während des Trainingprozesses durch Algorithmen wie Gradientenabstieg angepasst werden, um die Aufgabenleistung des Modells zu verbessern.
Dies sind die von Entwicklern vorbestimmten Einstellungen, die den Trainingsprozess leiten. Sie sind entscheidend für das Feintuning des Lernens des Modells und werden vor dem Training festgelegt.
Feintuning ermöglicht es LLMs, domänenspezifisches Wissen zu erlernen, was in Bereichen wie Recht oder Medizin, wo eine spezialisierte Terminologie verwendet wird, entscheidend ist. Durch das Training mit domänenspezifischen Daten können Modelle genauere und kontextuell angemessenere Inhalte generieren.
Durch Anpassung des Modells, um spezifische Datentypen oder Aufgaben effizienter zu bearbeiten, können Unternehmen einfachere Aufforderungen verwenden, den Rechenaufwand reduzieren und die Antwortzeiten verbessern. Diese Anpassung verbessert die Benutzererfahrung, indem sie Ausgaben produziert, die für die jeweilige Aufgabe äußerst relevant sind.
Das Feintuning eines vorab trainierten Modells ist im Allgemeinen weniger ressourcenintensiv als das Training eines Modells von Grund auf neu. Es ermöglicht es Organisationen, vorhandene Modelle zu nutzen, um ihre einzigartigen Anforderungen ohne die hohen Kosten für die Entwicklung eines neuen Modells vollständig zu erfüllen.
Es ist wichtig, verschiedene Datenformate und Hyperparameter auszuprobieren. Das Starten mit Teilmengen von Daten kann helfen zu bestimmen, wie sich zusätzliche Daten auf die Leistung auswirken, und Entscheidungen darüber zu treffen, ob der Datensatz erweitert werden soll.
Beginnen Sie mit einem kleineren Modell, um sicherzustellen, dass die Komplexität und die Kosten durch die Anforderungen der Aufgabe gerechtfertigt sind. Skalieren Sie nur bei Bedarf allmählich hoch.
Dieser häufige Ansatz beinhaltet das weitere Training des Modells anhand eines gelabelten Datensatzes, der spezifisch für die Ziel-Aufgabe ist, wie z. B. Textklassifizierung oder benannte Entitätenerkennung. Zum Beispiel würde das Modell für die Sentimentanalyse auf Textproben trainiert, die nach ihrer Stimmung gekennzeichnet sind.
In Situationen, in denen das Sammeln eines großen gelabelten Datensatzes praktisch nicht möglich ist, bietet Few-Shot Learning eine Lösung, indem nur wenige Beispiele verwendet werden, um das Modell zu leiten. Diese Methode ermöglicht es dem Modell, die Aufgabe mit minimalen Daten zu verstehen, was seine Leistung ohne umfangreiches Training verbessert.
Während alle Feintuning-Techniken als eine Form des Transfer Learning betrachtet werden können, zielt diese Technik speziell darauf ab, das Modell so anzupassen, dass es Aufgaben ausführt, die sich von denen unterscheiden, für die es ursprünglich trainiert wurde. Indem das breite Wissen aus einem allgemeinen Datensatz genutzt wird, kann das Modell dies auf spezifischere oder eng verwandte Aufgaben anwenden.
Diese Art des Feintunings passt das Modell an, um Ausgaben zu verstehen und zu generieren, die spezifisch für eine bestimmte Domäne oder Branche sind, wie z. B. Recht, Medizin oder technische Bereiche. Durch das Feintuning von Text aus der Ziel-Domäne erhält das Modell eine verbesserte kontextuelle Kenntnis und domänenspezifisches Wissen, was seine Relevanz und Genauigkeit erhöht.
Diese Feintuning-Techniken ermöglichen es Organisationen, die Nützlichkeit von LLMs zu maximieren, indem sie sie an spezifische Aufgaben und Branchen anpassen, und sicherstellen, dass ihre Leistung mit den Geschäftsbedürfnissen und -zielen übereinstimmt.
Eine sorgfältige Verwaltung von Trainingsdaten und Modellparametern ist erforderlich, um Overfitting, Underfitting und katastrophales Vergessen zu vermeiden, bei dem ein Modell seine allgemeine Fähigkeit zugunsten einer aufgabenspezifischen Kenntnis verliert.
Die Kosten für das Feintuning variieren erheblich zwischen Plattformen und beinhalten sowohl die Schulungsphase als auch die laufende Bereitstellung des Modells. Wenn Sie beispielsweise Azure verwenden, um ein Modell zu feinabstimmen, fallen Kosten von 34 bis 68 US-Dollar pro Rechenstunde an, abhängig von der Komplexität und den Anforderungen des Modells. Die Dauer des Trainings hängt von der Größe und Komplexität des Datensatzes ab. Darüber hinaus fallen für das Ausführen der feinabgestimmten Modelle auf Azure Kosten von 1,7 bis 3 US-Dollar pro Stunde an, was monatliche Betriebskosten von etwa 1.224 bis 2.160 US-Dollar entspricht, ohne die Schulungskosten.
Im Gegensatz dazu verwendet OpenAI ein anderes Preismodell und berechnet pro tausend Tokens anstelle von Rechenstunden. Es kostet zwischen 0,0004 und 0,0080 US-Dollar pro tausend Tokens, um ein Modell zu feinabstimmen, und zwischen 0,0016 und 0,0120 US-Dollar pro tausend Tokens, um die feinabgestimmten Modelle auszuführen. Diese tokenbasierte Preisgestaltung kann die Gesamtkosten je nach Häufigkeit und Umfang der Modellnutzung erheblich beeinflussen.
Das Feintuning von LLMs bietet einen Wettbewerbsvorteil, indem es präzise, effiziente und kostengünstige Verbesserungen an vorab trainierten Modellen ermöglicht. Für Unternehmen bedeutet dies eine bessere Leistung, eine verbesserte Benutzererfahrung und die Fähigkeit, spezifische betriebliche Anforderungen effektiv zu erfüllen. Da LLMs weiterhin evolvieren, bleibt das Feintuning ein wichtiges Werkzeug im Arsenal jeder Organisation, die bestrebt ist, KI-Technologien optimal zu nutzen.
