LLM-Feinabstimmungsleitfaden für Unternehmen

Folgen Sie den Links, um konkrete Lösungen für Ihre Herausforderungen im Bereich der LLM-Abschlussarbeiten zu erhalten.

• Es stehen keine Informationen zu den in Ihrem Bereich benötigten Fakten zur Verfügung. Entweder trainieren Sie ein neues LLM , wechseln zu einem bereichsspezifischen LLM oder verwenden RAG, um Fakten abzurufen.
• Verfügt über relevante Fakten, muss aber in einem anderen Stil und Tonfall antworten, bestimmte Ausgabeformate einhalten oder bestimmte Tools verwenden, dann:
  • Nutzen Sie zunächst Prompt Engineering oder Prompt Chaining, um die Ergebnisse zu verbessern.
  • Wenn das nicht funktioniert, ist die Feinabstimmung des LLM der richtige Ansatz. Sie können den Service Ihres LLM-Anbieters nutzen oder Open-Source-LLMs lokal feinabstimmen .

Die weitverbreitete Verwendung großer Sprachmodelle (LLMs) hat unsere Fähigkeit zur Verarbeitung menschlicher Sprache verbessert. Ihr generisches Training führt jedoch häufig zu suboptimalen Ergebnissen bei spezifischen Aufgaben.

Um diese Einschränkung zu überwinden, werden Feinabstimmungsmethoden eingesetzt, um LLMs an die spezifischen Anforderungen verschiedener Anwendungsbereiche anzupassen.

Was ist LLM-Feinabstimmung?

Durch das Feinabstimmen eines großen Sprachmodells wird ein vortrainiertes Modell so angepasst, dass es spezifische Aufgaben besser erfüllt oder einen bestimmten Anwendungsbereich effektiver abdeckt. Dazu wird das Modell anhand eines kleineren, zielgerichteten Datensatzes , der für die gewünschte Aufgabe oder das jeweilige Thema relevant ist, weiter trainiert.

Das ursprüngliche große Sprachmodell ist mit umfangreichen und vielfältigen Textdaten vortrainiert, wodurch es allgemeines Sprachverständnis, Grammatik und Kontext erlernt. Durch Feinabstimmung wird dieses allgemeine Wissen genutzt und das Modell verfeinert, um in einem spezifischen Anwendungsbereich eine bessere Leistung und ein tieferes Verständnis zu erzielen.

Abbildung 2: Fähigkeiten eines LLM nach der Feinabstimmung. ¹

Ein großes Sprachmodell könnte beispielsweise für Aufgaben wie die Stimmungsanalyse in Produktrezensionen, die Vorhersage von Aktienkursen auf Basis von Finanznachrichten oder die Identifizierung von Krankheitssymptomen in medizinischen Texten feinabgestimmt werden.

Dieser Prozess passt das Verhalten des Modells an und ermöglicht so die Generierung genauerer und kontextbezogenerer Ergebnisse für Aufgaben wie beispielsweise:

• Stimmungsanalyse .
• Chatbot -Entwicklung.
• Fragebeantwortung.

Wie man LLMs feinabstimmt

1. Vorbereitung des Datensatzes

Da LLMs mit einem festen Datensatz vortrainiert werden, sind sie nicht über Echtzeitereignisse informiert. Um diese Modelle aktuell zu halten und ihre Leistung bei spezifischen, sich entwickelnden Themen zu verbessern, nutzen Unternehmen Echtzeit -Webdaten . Diese Daten sind aus zwei Hauptgründen entscheidend: Sie helfen bei der Domänenausrichtung und reduzieren Fehlinterpretationen.

1.1. Domänenübereinstimmung und Relevanz:

Die Nutzung von Daten aus dem Internet ermöglicht es Unternehmen, ihre LLM-Programme auf die aktuellsten und relevantesten Informationen ihrer Branche abzustimmen. Beispielsweise könnte ein Legal-Tech-Unternehmen Webcrawler einsetzen, um aktuelle Gerichtsurteile und juristische Blogs zu sammeln.

Diese domänenspezifischen Daten gewährleisten, dass das feinabgestimmte Modell aktuelle Fachterminologie und Branchenkontexte versteht, die in statischen, öffentlich verfügbaren Datensätzen oft fehlen. Dieser Prozess ist entscheidend, um ein universell einsetzbares, vortrainiertes Modell zu einem Experten auf einem bestimmten Gebiet zu machen.

1.2. Reduzierung von Halluzinationen:

Halluzinationen treten auf, wenn ein LLM plausible, aber faktisch falsche Informationen generiert. Durch die Feinabstimmung eines LLM mit hochwertigen, realen Daten aus dem Internet stellt man ihm eine verlässliche Informationsquelle zur Verfügung.

Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit verringert, dass das Modell während der Schlussfolgerung Informationen erfindet, und es kann präzisere und verlässlichere Ergebnisse liefern. Dieser Prozess stellt sicher, dass die Ausgaben des Modells auf der Realität und nicht auf erfundenen Inhalten basieren.

Unternehmen nutzen entweder eigene Web-Scraping-Tools oder Drittanbieter, um Daten von Websites zu sammeln. Diese gesammelten Trainingsdaten werden anschließend aufbereitet und zur Feinabstimmung des Lernmodells verwendet.

Durch die kontinuierliche Einbeziehung aktueller Webdaten können Unternehmen sicherstellen, dass ihre feinabgestimmten Modelle relevant und präzise bleiben und sich so einen bedeutenden Wettbewerbsvorteil verschaffen.

OpenAI besagt, dass jede Verdopplung der Datensatzgröße zu einer linearen Steigerung der Modellqualität führt. ²

2. Auswahl eines Basismodells und einer Feinabstimmungsmethode

Die Auswahl des geeigneten Basismodells und der Feinabstimmungsmethode hängt von der jeweiligen Aufgabe und den verfügbaren Daten ab. Es gibt verschiedene Anbieter von Lernmodellen (LLM), darunter Alphabet und [Name des Anbieters einfügen], die jeweils ihre eigenen Stärken und Schwächen aufweisen. Auch die Feinabstimmungsmethode kann je nach Aufgabe und Daten variieren, beispielsweise Transferlernen, sequentielles Feinabstimmen oder aufgabenspezifisches Feinabstimmen.

Bei der Auswahl des Basismodells sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

• Ob die technische Infrastruktur für die zur Feinabstimmung erforderliche Rechenleistung geeignet ist
• Ob das Modell zu Ihrer spezifischen Aufgabe passt
• Eingangs- und Ausgangsgröße des Modells
• Ihre Datensatzgröße

3. Feinabstimmung

Durch Feinabstimmung werden vortrainierte LLMs an spezifische Aufgaben oder organisatorische Bedürfnisse angepasst, entweder durch Managed Services von Modellanbietern oder durch direkte Modifizierung von Open-Source-Modellen mithilfe aufgabenspezifischer Daten und MLOps-Tools.

Feinabstimmung als Dienstleistung für proprietäre Modelle

Die meisten LLMs (z. B. OpenAI's GPT-5 , Google Gemini) bieten Feinabstimmungsdienste an. ³ Anthropic arbeitet mit Amazon Bedrock zusammen, um die Feinabstimmung zu ermöglichen. ⁴

Vertex AI unterstützt beispielsweise mehrere Ansätze zur Modelloptimierung und bietet Entwicklern damit Flexibilität bei der Anpassung des Modellverhaltens, die über die grundlegende Feinabstimmung hinausgeht:

• Überwachtes Feintuning: Ein Modell wird mit gekennzeichneten Beispielen trainiert, damit es lernt, die gewünschten Ergebnisse für bestimmte Aufgaben zu liefern.
• Präferenzabstimmung: Ein besonderer Abstimmungsansatz, der auf überwachtem Feintuning aufbaut und menschliche Präferenzdaten nutzt, um Modellen beizubringen, bevorzugtere Ausgaben auf der Grundlage von paarweisem Feedback anstatt expliziter Bezeichnungen zu generieren.
• Optimierungs-Checkpoints & kontinuierliche Optimierung: Werkzeuge zum Speichern des Fortschritts oder zum Erweitern eines bestehenden optimierten Modells mit mehr Daten oder Trainingsdurchläufen. ⁵

Die Kosten für die Feinabstimmung hängen vom Modell und den verwendeten Token ab. In der Regel liegen die Preise für die Standard-Feinabstimmung (d. h. 4 Epochen) bei einigen Dollar pro Million Token. ⁶

Feinabstimmung von Open-Source-Modellen

Da die Gewichtungen des Modells in Open-Source-Modellen verfügbar sind, können Unternehmen Open-Source-Modelle lokal feinabstimmen, ohne ihre Datensätze LLM-Anbietern preiszugeben.

Zu den Schritten zur Feinabstimmung von Open-Source-Modellen gehören:

• Laden des vorab trainierten Modells: Sobald das LLM und die Feinabstimmungsmethode ausgewählt sind, muss das vorab trainierte Modell in den Speicher geladen werden.
  • Dieser Schritt initialisiert die Gewichte des Modells anhand der vorab trainierten Werte, was den Feinabstimmungsprozess beschleunigt und sicherstellt, dass das Modell bereits ein allgemeines Sprachverständnis erlernt hat.
• Das Feintuning beinhaltet das Trainieren des vortrainierten LLM anhand des aufgabenspezifischen Datensatzes. Der Trainingsprozess umfasst die Optimierung der Gewichte und Parameter des Modells, um die Verlustfunktion zu minimieren und seine Leistung bei der Aufgabe zu verbessern.

Die Feinabstimmung erfolgt typischerweise durch iterative Trainingsrunden. Um die Leistung zu optimieren, müssen Entwickler Konfigurationen wie Lernrate oder Batchgröße anpassen. Tools wie Weights & Biases (Sweeps) automatisieren diese Hyperparameter-Suche und visualisieren, wie sich verschiedene Variablen auf die Modellkonvergenz auswirken. So können Teams die beste Konfiguration ohne manuelles Ausprobieren auswählen.

Beispielsweise können Lama-Modelle mit Hilfe von Parameter Efficient Fine Tuning (PEFT)-Ansätzen wirtschaftlich feinabgestimmt werden. ⁷

Unternehmen können ihre MLOps- oder LLMOps-Plattformen nutzen, um Modelle feinabzustimmen.

Die Verwendung einer Plattform, die als zentrales Dokumentationssystem dient (wie beispielsweise Weights & Biases), ermöglicht es Unternehmen, jeden Trainingslauf zu verfolgen, Systemmetriken (GPU-Auslastung) zu protokollieren und die resultierenden Modell-Checkpoints in einem zentralen Register zu versionieren. Dadurch wird sichergestellt, dass der Workflow auch beim Training von Open-Source-Modellen vor Ort reproduzierbar und kollaborativ bleibt.

Feinabstimmung offener Gewichtsmodelle

Openweight-Modelle stehen Benutzern öffentlich zur Verfügung, um sie herunterzuladen und lokal (oder auf ihrer Cloud-Infrastruktur) auszuführen, ohne auf eine API angewiesen zu sein.

Sie unterscheiden sich von Open-Source-Modellen, da Open Source typischerweise den vollständigen Trainingscode, die Datendetails und die Lizenzbedingungen umfasst, die Modifikation und Weiterverbreitung erlauben. Open-Weight-Modelle geben zwar die Gewichte frei, halten aber Teile der Trainingspipeline, des Datensatzes oder der Nutzungsrechte eingeschränkt.

Da die Gewichte zugänglich sind, können Open-Weight-Modelle direkt feinabgestimmt werden, indem das Training auf benutzerdefinierten Datensätzen fortgesetzt wird (z. B. überwachtes Feinabstimmen, LoRA/PEFT-Methoden). Dies ermöglicht es Organisationen, das Verhalten anzupassen und gleichzeitig die Daten und die Bereitstellung vollständig unter ihrer Kontrolle zu behalten.

Die LFM2.5-Familie von Liquid AI dient beispielsweise als Satz offener Basismodelle. Sie wurden für On-Device- und Edge-KI-Implementierungen veröffentlicht und sind als Checkpoints auf Hugging Face und der Liquid AI LEAP-Plattform verfügbar.

Die Serie umfasst Varianten wie LFM2.5-1.2B-Base (ein vortrainiertes Basismodell) und LFM2.5-1.2B-Instruct , das bereits in seiner Nachbearbeitungspipeline ein überwachtes Feintuning und Reinforcement Learning erhalten hat.

Da die Gewichte öffentlich zugänglich sind, können Entwickler den Basis-Checkpoint nehmen und ihre eigene Feinabstimmung vornehmen: das Modell mit proprietären Datensätzen trainieren, es an sprachspezifische oder domänenspezifische Aufgaben anpassen oder mit anderen Trainingsmethoden experimentieren (z. B. überwachtes Feinabstimmen mit Adaptern oder Präferenzausrichtung).

LFM2.5 eignet sich hervorragend für aufgabenspezifische Anpassungen auf lokaler Hardware oder Edge-Geräten, wo die Kontrolle des Trainings- und Inferenz-Workflows wichtig ist. ⁸

Ein weiteres Beispiel ist Tinker von Thinking Machines Lab, eine API, die entwickelt wurde, um die Feinabstimmung von Open-Weight-Sprachmodellen für Forscher und Entwickler zugänglicher zu machen.

Tinker ermöglicht es Benutzern, eine breite Palette von Open-Weight-Modellen anzupassen, von kleineren Architekturen bis hin zu großen Mixture-of-Experts-Modellen wie Qwen-235B-A22B. Benutzer können LoRA-basiertes Fine-Tuning oder andere Post-Training-Methoden anwenden, um Modelle für spezifische Aufgaben anzupassen, sei es durch überwachtes Lernen oder Reinforcement-Learning-Ansätze.

Nach der Optimierung können die Entwickler die resultierenden Checkpoints herunterladen und unabhängig voneinander verwenden, wodurch sie sowohl die Kontrolle über das Modell als auch über das angepasste Verhalten behalten. ⁹

4. Bewertung feinabgestimmter Modelle

Nach Abschluss der Feinabstimmung muss die Leistung des Modells anhand des Testdatensatzes evaluiert werden. Dieser Schritt trägt dazu bei, sicherzustellen, dass das Modell gut auf neue Daten generalisiert und die spezifische Aufgabe erfolgreich bewältigt. Gängige Bewertungsmetriken sind Genauigkeit, Präzision, Trefferquote und F1-Score.

Für generative Aufgaben reichen traditionelle Metriken jedoch oft nicht aus. Moderne Evaluierungsmethoden erfordern die Nachverfolgung der Modelllogik und die Überprüfung der Qualität des generierten Textes. Tools wie W&B Weave ermöglichen dies, indem sie Entwicklern erlauben, Eingaben und Ausgaben zu verfolgen, Eingabeaufforderungen zu debuggen und systematische Evaluierungen (mithilfe eines LLM als Bewertungskriterium) durchzuführen, um das feinabgestimmte Modell hinsichtlich Nuancen wie Tonfall, Genauigkeit und Sicherheit zu bewerten.

5. Einsatz

Sobald das feinabgestimmte Modell evaluiert ist, kann es in Produktionsumgebungen eingesetzt werden. Der Einsatzprozess kann die Integration des Modells in ein größeres System, die Einrichtung der notwendigen Infrastruktur und die Überwachung der Modellleistung in realen Szenarien umfassen.

Welche Methoden werden im Feinabstimmungsprozess von LLMs verwendet?

Feinabstimmungsmethoden

Feinabstimmung ist ein Prozess, bei dem ein vortrainiertes Modell an eine spezifische Aufgabe oder Domäne angepasst wird, indem es anhand eines kleineren, aufgabenspezifischen Datensatzes weiter trainiert wird. Verschiedene Feinabstimmungsmethoden können verwendet werden, um die Gewichte und Parameter eines vortrainierten Modells anzupassen und so seine Leistung bei der Zielaufgabe zu verbessern:

• Transferlernen bedeutet, die Gewichte und die Architektur eines vortrainierten Modells für eine neue Aufgabe oder einen neuen Anwendungsbereich wiederzuverwenden. Das vortrainierte Modell wird üblicherweise mit einem großen, allgemeinen Datensatz trainiert, und der Transferlernansatz ermöglicht eine effiziente und effektive Anpassung an spezifische Aufgaben oder Anwendungsbereiche.
• Sequenzielles Feinabstimmen : Das vortrainierte Modell wird sequenziell anhand mehrerer verwandter Aufgaben oder Domänen feinabgestimmt. Dadurch lernt das Modell differenziertere und komplexere Sprachmuster über verschiedene Aufgaben hinweg, was zu einer besseren Generalisierung und höheren Leistung führt.
• Aufgabenspezifisches Feintuning : Das vortrainierte Modell wird mithilfe eines aufgabenspezifischen Datensatzes für eine bestimmte Aufgabe oder Domäne feinabgestimmt. Diese Methode benötigt mehr Daten und Zeit als Transferlernen, kann aber zu einer höheren Leistung bei der jeweiligen Aufgabe führen.
• Multitasking-Lernen : Das vortrainierte Modell wird gleichzeitig für mehrere Aufgaben feinabgestimmt. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, die gemeinsamen Repräsentationen über verschiedene Aufgaben hinweg zu lernen und zu nutzen, was zu einer besseren Generalisierung und Leistung führt.
• Beim Adaptertraining werden leichtgewichtige Module trainiert, die in das vortrainierte Modell eingebunden werden. Dies ermöglicht eine Feinabstimmung für eine bestimmte Aufgabe, ohne die Leistung des ursprünglichen Modells bei anderen Aufgaben zu beeinträchtigen.

Verstärkungsfeinabstimmung (RFT)

Reinforcement Fine-Tuning (RFT) ist eine Technik zur Modellanpassung, die ein vortrainiertes Sprachmodell mithilfe von belohnungsgesteuertem Feedback anstelle von traditionellen, gelabelten Trainingsbeispielen anpasst.

Anstatt mit festen/korrekten Ausgaben zu trainieren, verwendet RFT ein Belohnungssignal oder eine Bewertungsfunktion, um die Modellreaktionen zu bewerten und das Modell iterativ zu optimieren, um diese Belohnungen zu maximieren.

Dieser Ansatz basiert auf den Prinzipien des bestärkenden Lernens . Das Modell verhält sich dabei wie ein Agent, der lernt, welche Ausgaben zu höheren Belohnungswerten führen, und seine Parameter entsprechend anpasst. Im Gegensatz zum überwachten Feinabstimmen eignet sich RFT besonders gut für Szenarien, in denen präzise korrekte Ausgaben schwer zu definieren sind, die Qualität aber beurteilt oder bewertet werden kann.

Beispielsweise automatisiert die Reinforcement-Fine-Tuning-Funktion von Amazon Bedrock diesen Prozess, sodass Entwickler Modelle auf Basis von Feedbacksignalen (Belohnungsfunktionen) anpassen können.

In Bedrock definieren die Benutzer mithilfe regelbasierter oder KI-basierter Belohnungsfunktionen, was eine Antwort korrekt macht, und das Modell wird darauf trainiert, diese Belohnungen zu maximieren. ¹⁰

Ein weiteres Beispiel ist RFT von OpenAI. Es ermöglicht Entwicklern, Schlussfolgerungsmodelle anzupassen, indem sie einen programmierbaren Bewerter definieren, der mögliche Antworten bewertet. Während des Trainings wird das Modell aktualisiert, sodass in zukünftigen Generationen höhere Punktzahlen erzielt werden.

Dies macht RFT besonders nützlich für Aufgaben, bei denen die Qualität des Ergebnisses subjektiv ist oder am besten durch eine Bewertung und nicht durch exakte Referenzantworten beurteilt wird. ¹¹

Few-Shot-Learning-Methode

Few-Shot Learning (FSL) beinhaltet die Verbesserung der Modellleistung ohne Änderung der Modellgewichte. Bei diesem Ansatz erhält das Modell eine begrenzte Anzahl von Beispielen (d. h. „Few Shots“) aus der neuen Aufgabe und nutzt diese Informationen, um sich anzupassen und die Aufgabe besser zu bewältigen. Es kann als ein

• Eine kostengünstigere Alternative zur Feinabstimmung. Die einzigen Kosten sind die Eingabe-Tokens für einige Beispiele.
• Meta-Lernproblem, bei dem das Modell lernt, wie man lernt, das gegebene Problem zu lösen.

Abbildung 3: Few-Shot-Learning-Szenario, in dem das Modell lernt, eine Reihe von Bildern aus den Aufgaben zu klassifizieren, mit denen es trainiert wurde. ¹²

Dies ist besonders nützlich, wenn für traditionelles überwachtes Lernen nicht genügend Daten verfügbar sind. Im Kontext von LLMs ist das Feinabstimmen mit einem kleinen, auf die neue Aufgabe zugeschnittenen Datensatz ein Beispiel für Few-Shot-Learning.

Unterschiede zwischen Few-Shot-Learning und Fine-Tuning

Der Hauptunterschied liegt in der Menge an aufgabenspezifischen Daten, die das Modell benötigt, um sich an eine neue Aufgabe oder einen neuen Anwendungsbereich anzupassen. Feinabstimmungsverfahren benötigen eine moderate Menge an aufgabenspezifischen Daten, um die Leistung des Modells zu optimieren, während Few-Shot-Learning-Verfahren Modelle mit nur wenigen gelabelten Beispielen an neue Aufgaben oder Anwendungsbereiche anpassen können.

Beispiele zur Feinabstimmung

Durch Feinabstimmung wurden im Finanzbereich signifikante Leistungssteigerungen erzielt.

Bloomberg hat BloombergGPT entwickelt, ein umfangreiches Sprachmodell, das speziell für die Finanzbranche konzipiert wurde. Dieses Modell konzentriert sich auf Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung im Finanzbereich, wie beispielsweise Stimmungsanalyse , Erkennung benannter Entitäten und Nachrichtenklassifizierung.

Der BloombergGPT wurde unter Verwendung einer Kombination aus Finanz- und allgemeinen Datensätzen erstellt und führte zu hohen Werten in Benchmark-Tests (Abbildung 4).

Abbildung 4: Bild, das zeigt, wie BloombergGPT in zwei großen Kategorien von NLP-Aufgaben abschneidet: finanzspezifische und allgemeine. ¹³

Warum oder wann benötigt Ihr Unternehmen einen präzise abgestimmten LLM?

Unternehmen benötigen aus verschiedenen Gründen – abhängig von ihren spezifischen Anforderungen, ihrer Branche und ihren Zielen – möglicherweise feinabgestimmte, große Sprachmodelle. Hier sind einige häufige Gründe:

1. Anpassung

Unternehmen haben oft individuelle Bedürfnisse und Ziele, die ein generisches Sprachmodell möglicherweise nicht abdeckt. Durch Feinabstimmung können sie das Verhalten des Modells an ihre spezifischen Ziele anpassen, beispielsweise an die Generierung personalisierter Marketinginhalte oder das Verständnis nutzergenerierter Inhalte auf ihrer Plattform.

Erfahren Sie, wie die Feinabstimmung von LLMs die Entwicklung maßgeschneiderter Produkte und Marketingstrategien ermöglicht und letztendlich das generative KI-Erlebnis im Einzelhandel , Marketing und Versicherungswesen verbessert .

2. Datensensibilität und Compliance

Unternehmen, die sensible Daten verarbeiten oder in einem strengen regulatorischen Umfeld tätig sind, müssen das Modell möglicherweise feinabstimmen, um sicherzustellen, dass es die Datenschutzbestimmungen einhält, die Inhaltsrichtlinien befolgt und angemessene Antworten generiert, die den Branchenvorschriften entsprechen.

3. Domänenspezifische Sprache

Viele Branchen verwenden Fachjargon, technische Begriffe und spezialisiertes Vokabular, die in den allgemeinen Trainingsdaten eines großen Sprachmodells möglicherweise nicht ausreichend repräsentiert sind. Durch die Feinabstimmung des Modells mit domänenspezifischen Daten kann es im Kontext der jeweiligen Branche präzise Antworten verstehen und generieren.

4. Verbesserte Leistung

Durch Feinabstimmung wird die Leistung des Modells bei spezifischen, für das Unternehmen relevanten Aufgaben oder Anwendungen verbessert, wie zum Beispiel:

• Stimmungsanalyse
• Dokumentenklassifizierung
• Informationsextraktion

Dies kann zu besseren Entscheidungen, höherer Effizienz und besseren Ergebnissen führen.

5. Ermöglichung von agentenbasierten KI-Fähigkeiten

Die Feinabstimmung ist entscheidend für die Entwicklung agentenbasierter KI- Systeme, die so konzipiert sind, dass sie autonom handeln, Entscheidungen treffen und mit externen Werkzeugen oder Umgebungen interagieren, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Durch die Feinabstimmung eines LLM können Unternehmen ihre Fähigkeit zum Funktionsaufruf verbessern, indem sie dem Modell ermöglichen, geeignete Tools (z. B. APIs, Datenbanken) mit genauen Parametern auszuwählen und auszuführen.

Ein feinabgestimmtes LLM kann beispielsweise eine agentenbasierte KI unterstützen, die Kundenanfragen autonom bearbeitet, indem sie sich in ein CRM-System integriert oder Echtzeitdaten über Web-APIs abruft. Diese Anpassung stellt sicher, dass das Modell domänenspezifische Kontexte und Werkzeuginteraktionen versteht, wodurch agentenbasierte KI in Unternehmensanwendungen effektiver und zuverlässiger wird.

6. Verbesserte Benutzererfahrung

Ein feinabgestimmtes Modell kann ein besseres Nutzererlebnis bieten, indem es genauere, relevantere und kontextbezogene Antworten generiert, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit in Anwendungen wie den folgenden führt:

• Chatbots
• Virtuelle Assistenten
• Kundensupportsysteme

Was ist ein großes Sprachmodell (LLM)?

Ein großes Sprachmodell ist ein hochentwickeltes System der künstlichen Intelligenz ( KI ), genauer gesagt ein generatives KI-Modell für Unternehmen , das darauf ausgelegt ist, auf Basis riesiger Datenmengen menschenähnliche Texte zu verarbeiten, zu verstehen und zu generieren. Diese Modelle werden typischerweise mithilfe von Deep-Learning- Verfahren wie neuronalen Netzen erstellt. Sie werden anhand umfangreicher Datensätze trainiert, die Texte aus verschiedensten Bereichen wie Büchern und Websites für die Verarbeitung natürlicher Sprache enthalten.

Eine der Schlüsseleigenschaften eines großen Sprachmodells ist seine Fähigkeit, Kontext zu verstehen und auf Basis der Eingabe kohärente, relevante Antworten zu generieren. Die Größe des Modells, gemessen an der Anzahl der Parameter und Schichten, ermöglicht es ihm, komplexe Beziehungen und Muster im Text zu erfassen. Dadurch kann es verschiedene Aufgaben erfüllen, wie zum Beispiel:

• Fragen beantworten
• Textgenerierung
• Zusammenfassung des Textes
• Übersetzung
• Kreatives Schreiben

Zu den prominenten Beispielen großer Sprachmodelle gehören die GPT-Serie (Generative Pre-trained Transformer) von OpenAI, wobei GPT-3 und GPT-4 die neuesten Versionen sind.

Fundamentale Modelle, wie beispielsweise große Sprachmodelle, sind ein Kernbestandteil der KI-Forschung und -Anwendungen. Sie bilden die Grundlage für die Entwicklung spezialisierterer, feinabgestimmter Modelle für spezifische Aufgaben oder Anwendungsbereiche.

Abbildung 5: Beispiele für Fundamentmodelle. ¹⁴

Weiterführende Literatur

• Während die Feinabstimmung die Effizienz großer Sprachmodelle verbessert, ist es unerlässlich, die Risiken der generativen KI anzugehen.
• Die Feinabstimmung großer Sprachmodelle ist mit rechtlichen Überlegungen verbunden. Erfahren Sie mehr über die rechtlichen Rahmenbedingungen dieser fortschrittlichen KI-Systeme im Kontext von generativer KI und Urheberrecht .

Referenzlinks

1.

Fine-Tuning Transformers for NLP

2.

OpenAI Platform

3.

OpenAI Platform

4.

5.

Introduction to tuning  |  Generative AI on Vertex AI  |  Google Cloud Documentation

6.

OpenAI API Pricing | OpenAI

7.

Fine-tuning | How-to guides

8.

Introducing LFM2.5: The Next Generation of On-Device AI | Liquid AI

Liquid AI

9.

Announcing Tinker - Thinking Machines Lab

10.

Amazon Bedrock adds reinforcement fine-tuning simplifying how developers build smarter, more accurate AI models | AWS News Blog

11.

Reinforcement fine-tuning | OpenAI API

12.

Few-Shot Learning & Meta-Learning | Tutorial - Research Blog | RBC Borealis

Borealis AI

13.

Introducing BloombergGPT, Bloomberg’s 50-billion parameter large language model, purpose-built from scratch for finance | Press | Bloomberg LP

14.

Foundation Models: The future isn't happening fast enough

Madrona

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

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Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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