Grundlagen des Fine-Tuning von LLMs
Wann und wie man Sprachmodelle für spezifische Anwendungsfälle anpasst.
Grundlagen des Fine-Tuning von LLMs
Fine-Tuning erstellt spezialisierte Modelle, indem ein Basismodell mit spezifischen Beispielen trainiert wird.
Fine-Tuning verstehen
Vollständiges Fine-Tuning: Aktualisiert das gesamte Modell. Teuer, aber mächtig. PEFT / LoRA: Aktualisiert kleine Schichten, hält das Basismodell eingefroren. Effizient und zugänglicher.
Wann zu verwenden
Verwenden Sie Fine-Tuning für konsistentes Format/Stil, domänenspezifischen Jargon oder repetitive Aufgaben mit hohem Volumen, wo Prompting fehlschlägt. Prompting ist besser für abwechslungsreiche Aufgaben oder wenn nur wenige Daten vorhanden sind.
Der Prozess
- Datenvorbereitung: Sammlung hochwertiger Input-Output-Paare.
- Training: Konfiguration und Ausführung des Prozesses.
- Bewertung: Strenge Tests vor der Produktion.
- Deployment: Integration in Anwendungen.
Plattformen
OpenAI: Zugängliche API für GPT-3.5/4. Open Source: Hugging Face für volle Kontrolle über Modelle wie Llama oder Mistral.
Kosten und Best Practices
Berücksichtigen Sie Rechen- und Datenvorbereitungskosten. Beginnen Sie immer mit Prompting. Investieren Sie in Datenqualität. Halten Sie Testdaten getrennt und iterieren Sie.