In der Welt der künstlichen Intelligenz spielen vortrainierte Modelle, Finetuning und Prompting eine zentrale Rolle. Diese Konzepte bilden die Grundlage für die Entwicklung leistungsfähiger KI-Systeme, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben zu bewältigen und sich an spezifische Anwendungsbereiche anzupassen. In unserem Blogbeitrag beleuchten wir diese drei Schlüsselkonzepte näher: Zunächst erklären wir, was vortrainierte Modelle überhaupt sind, dann gehen wir auf das Konzept der Feinabstimmung ein. Abschließend werfen wir einen genaueren Blick auf Prompting-Prozesse. Durch das Verständnis dieser Konzepte erhalten wir einen Einblick in die Funktionsweise moderner KI-Systeme und deren Anpassungsfähigkeit an verschiedene Aufgaben.
Was ist ein vortrainiertes Modell?
Bevor wir Finetuning erklären, müssen wir verstehen, was ein vortrainiertes Modell ist. Ein vortrainiertes Modell ist ein Modell, das auf einer sehr großen Menge allgemeiner Daten trainiert wurde. Zum Beispiel wurden große Sprachmodelle wie GPT mit riesigen Textmengen trainiert, um Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Das Training dieser Modelle ist sehr aufwendig und benötigt viel Rechenleistung und Daten.
Was ist Finetuning oder Feinabstimmung?
Finetuning oder Feinabstimmung ist der Prozess, bei dem ein bereits vortrainiertes Modell auf eine spezielle Aufgabe oder ein spezielles Datenset angepasst wird. Anstatt ein Modell von Grund auf neu zu trainieren (was sehr lange dauern und viele Ressourcen verbrauchen würde), nutzen wir das Wissen, das das Modell bereits hat, und trainieren es nur mit einer kleineren, spezifischen Menge an Daten weiter.
Stellen wir uns das wie beim Lernen eines Musikinstruments vor. Jemand könnte bereits sehr gut Gitarre spielen, aber wenn diese Person auf einer speziellen Art von Gitarre, wie einer Flamenco-Gitarre, spielen möchte, muss sie ihre Fähigkeiten ein wenig anpassen. Sie müssen nicht von Grund auf neu lernen, wie man Gitarre spielt, aber sie müssen üben, um in diesem speziellen Stil gut zu werden. Genau das passiert beim Finetuning eines Modells.
Wie funktioniert Finetuning?
Bei dem Finetuning eines Modells werden mehrere Parameter angepasst, um die Leistung für bestimmte Aufgaben zu optimieren. Diese Parameter lassen sich in zwei Hauptkategorien unterteilen: Modellparameter und Hyperparameter (mehr dazu in einem separaten Blogbeitrag).
Der Finetuningsprozess beginnt mit einem vortrainierten Modell, das bereits eine allgemeine „Sprachkompetenz“ oder eine Grundkompetenz für eine Aufgabe besitzt. Dieses Modell wird dann mit einem kleineren, spezialisierten Datensatz weiter trainiert, der die spezifische Aufgabe widerspiegelt, die wir lösen wollen. Zum Beispiel:
- Vortrainiertes Modell: Ein Sprachmodell wie GPT-3, das Millionen von Textdokumenten gelesen hat.
- Spezifischer Datensatz: Angenommen, wir wollen ein Modell, das besonders gut Rechnungen lesen und relevante Informationen extrahieren kann. Wir trainieren das Modell dann explizit mit Rechnungsdaten, d.h. mit dem Text der Rechnungen.
- Finetuning: Das Modell wird für einige Runden (Epochen) mit den neuen Daten trainiert und passt seine bereits gelernten Fähigkeiten an die neuen Anforderungen an.
Nach dem Finetuning kann das Modell dann Aufgaben aus dem spezifischen Bereich mit besserer Genauigkeit und Effizienz erledigen.
Vorteile Finetuning
- Effizienz: Finetuning erfordert weniger Rechenleistung und Zeit als das Training eines Modells von Grund auf.
- Spezialisierung: Es ermöglicht uns, ein Modell für spezifische Anwendungen sehr genau zu optimieren.
- Anpassungsfähigkeit: Feinabgestimmte Modelle können an viele verschiedene Bereiche und Aufgaben angepasst werden.
Zusammenfassend ist Finetuning ein wichtiger Schritt im maschinellen Lernen, der es ermöglicht, vortrainierte Modelle an spezifische Aufgaben anzupassen, um ihre Leistung in bestimmten Bereichen zu maximieren.
Was ist Prompting?
Prompting ist der Prozess, bei dem einer KI (wie GPT) eine Anweisung oder Frage gegeben wird, um eine gewünschte Antwort oder Aufgabe zu erhalten. Der “Prompt” ist also der Text oder die Eingabe, die die KI dazu veranlasst, eine Antwort zu generieren. Ein gut gestalteter Prompt führt zu präzisen, klaren und relevanten Antworten, während ein schlecht gestalteter Prompt häufig zu unklaren oder falschen Ergebnissen führt.
Das erste Beispiel zeigt Merkmale eines guten Prompts, das zweite Beispiel zeigt, wodurch Prompts an Qualität verlieren:
Dieser Prompt ist präzise, gibt klare Anweisungen für die Struktur der Ausgabe und definiert die erwarteten Felder. Er sorgt für eine standardisierte Antwort im JSON-Format.
Dieser Prompt ist viel zu allgemein und gibt keine spezifischen Anweisungen, welche Daten extrahiert werden sollen. Er lässt auch die Formatierung der Ausgabe offen, was zu ungenauen oder unvollständigen Ergebnissen führen kann.
Möchten Sie mehr über diese Konzepte rund um KI erfahren?
Vortrainierte Modelle, Finetuning und Prompting sind drei wesentliche Elemente bei der Entwicklung und Anwendung moderner KI-Systeme. Vortrainierte Modelle bieten eine solide Basis an Wissen und Fähigkeiten, die durch Finetuning für spezifische Aufgaben optimiert werden können. Dies ermöglicht eine effiziente und ressourcenschonende Anpassung an unterschiedliche Anwendungsgebiete. Prompting wiederum stellt die Schnittstelle zwischen Menschen und KI dar, wobei die Qualität der Eingabeaufforderungen die Genauigkeit und Relevanz der KI-Ausgabe maßgeblich beeinflusst. Die Kombination dieser drei Konzepte ermöglicht die Entwicklung hochspezialisierter und leistungsfähiger KI-Systeme, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben in unterschiedlichen Domänen zu bewältigen. Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird es für Entwickler, Unternehmen und Endnutzer immer wichtiger, diese Konzepte zu verstehen und effektiv zu nutzen. Die kontinuierliche Weiterentwicklung in diesen Bereichen verspricht, die Möglichkeiten und Anwendungen von KI-Systemen in Zukunft noch zu erweitern und zu verbessern.
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