Viele Unternehmen versuchen, Funktionen der Generativen Künstlichen Intelligenz (GKI) in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren, aber der Prozess ist komplizierter, als es auf den ersten Blick scheint. Für eine erfolgreiche Integration ist das richtige Large Language Model (LLM) erforderlich. Häufig gibt es jedoch nicht das Modell, das für einen bestimmten Anwendungsfall eines Unternehmens am besten geeignet ist. Unternehmen stehen daher vor der Herausforderung, die Lücke zwischen dem, was Standardmodelle leisten können, und dem, was sie tatsächlich benötigen, zu schließen. Für Unternehmen, die nicht in der Lage oder nicht willens sind, die erheblichen Investitionen an Zeit, Aufwand und Geld zu tätigen, die Infrastruktur und technische Expertise erfordern, bietet das Fine-Tuning eine praktikable Option, vortrainierte Modelle, sogenannte Foundation Models (FM), an die spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen des Unternehmens anzupassen.
Anpassung an die Bedürfnisse der Unternehmen
Im Gegensatz zu den Basismodellen, die ein breites Spektrum an Kompetenzen abdecken, können maßgeschneiderte LLMs spezifische Aufgaben und Probleme lösen. Dazu werden vortrainierte LLMs optimiert, indem sie mit einem begrenzten, spezifischen Datensatz weiter trainiert und so auf ganz bestimmte Aufgaben oder Branchen zugeschnitten werden. Training und Feintuning sind die beiden grundlegenden Prozesse, die LLMs zu den leistungsfähigen Sprachmodellen machen, die sie heute sind.
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Training von LLMs
Training ist der Prozess, bei dem ein LLM eine riesige Menge an Textdaten „verschlingt“ und dabei ein tiefes Verständnis für die Struktur von Sprache, die Bedeutung von Wörtern und die Beziehungen zwischen ihnen entwickelt. Es ist wie beim Erlernen einer neuen Sprache, bei der man sich zunächst die Grundlagen aneignet. Das Training ist der entscheidende Prozess, durch den ein LLM seine Fähigkeiten erwirbt und zu einem leistungsfähigen Werkzeug für eine Vielzahl von Anwendungen wird.
Aufbau des Trainings
Zunächst wird eine große Menge an Textdaten gesammelt. Je vielfältiger die Daten sind, desto besser kann das LLM die Nuancen der menschlichen Sprache verstehen. Die gesammelten Daten werden aufbereitet und in ein Format gebracht, das das neuronale Netz verarbeiten kann. Dazu gehören Aufgaben wie das Entfernen von Rauschen, die Tokenisierung von Wörtern und das Erstellen von Vektordarstellungen. Beliebte Trainingsarchitekturen sind Transformer-Modelle, die besonders gut für die Verarbeitung sequenzieller Daten wie Text geeignet sind. Das Modell wird iterativ mit den aufbereiteten Daten trainiert. Das Modell wird aufgefordert, Vorhersagen zu treffen, und die Vorhersagen werden mit den tatsächlichen Werten verglichen. Die Unterschiede zwischen den Vorhersagen und den tatsächlichen Werten werden verwendet, um die Parameter des Modells anzupassen. Dieser Prozess wird so lange wiederholt, bis das Modell eine zufriedenstellende Leistung erbringt.
Warum ist das Training so wichtig?
Das Training vermittelt dem LLM ein tiefes Verständnis der Struktur von Sprache, der Bedeutung von Wörtern und der Beziehungen zwischen Wörtern. Nach dem Training ist das Modell in der Lage, kohärenten und kontextbezogenen Text zu generieren, z. B. für das Verfassen von E-Mails, das Schreiben von Code oder das Übersetzen von Sprachen. Durch das Training wird eine Wissensbasis aufgebaut, die es dem Modell ermöglicht, Zusammenhänge zwischen Wörtern, Sätzen und Konzepten herzustellen. Dies ist vergleichbar mit dem Lesen einer unendlichen Bibliothek, um sich ein umfassendes Weltwissen anzueignen. Das Training versetzt LLMs auch in die Lage, die Nuancen der menschlichen Sprache zu verstehen. Sie können den Kontext von Wörtern erkennen, Synonyme finden und sogar Dialekte unterscheiden. Und durch das Training lernen LLMs, kohärente und kontextbezogene Texte zu produzieren. Dies reicht von der einfachen Vervollständigung von Sätzen bis hin zum Verfassen komplexer Texte wie Gedichte oder Computercodes.
Herausforderungen beim Training
LLMs benötigen je nach Anwendung große Datenmengen, um ihre Fähigkeiten zu entwickeln. Das Sammeln und Aufbereiten dieser Daten kann zeitaufwändig und kostspielig sein und erfordert manchmal eine enorme Rechenleistung. Darüber hinaus ist die Qualität der Trainingsdaten entscheidend für die Leistungsfähigkeit des Modells. Verzerrungen oder Fehler in den Daten können zu unerwünschten Ergebnissen führen. Es ist z.B. wichtig, sich der ethischen Implikationen des Trainings von LLMs bewusst zu sein. Beispielsweise können Verzerrungen in den Trainingsdaten zu diskriminierenden oder voreingenommenen Modellen führen. Generell ist das Training von LLMs ein komplexes und vielschichtiges Unterfangen. Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert eine interdisziplinäre Zusammenarbeit und eine kontinuierliche Weiterentwicklung der zugrundeliegenden Technologien. Trotz dieser Herausforderungen bieten LLMs ein enormes Potenzial für viele Anwendungen, von der Übersetzung und Textzusammenfassung bis hin zur medizinischen Diagnostik und der Entwicklung neuer Materialien.
Fine-Tuning des LLMs
Durch Feintuning kann das Modell an spezifische Aufgaben angepasst werden, wie z.B. das Beantworten von Fragen, das Zusammenfassen von Texten oder das Generieren kreativer Texte. Die Feinabstimmung ist mit einer Spezialisierung vergleichbar. Nachdem das LLM ein grundlegendes Sprachverständnis erworben hat, wird es auf einen spezifischen Datensatz trainiert, der für eine bestimmte Aufgabe relevant ist. Dadurch kann das Modell seine Fähigkeiten verfeinern und sich auf die Anforderungen der jeweiligen Aufgabe konzentrieren. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die generierten Inhalte präzise und für die Zielgruppe relevant sind. Durch die Integration von branchenspezifischem Wissen wie Produktinformationen, Kundenpräferenzen oder gesetzlichen Bestimmungen wird das Modell zu einem wertvollen Werkzeug für Unternehmen, die hohe Anforderungen an die Qualität und Sicherheit ihrer Daten stellen.
Wie funktioniert Fine-Tuning?
Die Feinabstimmung von LLMs ist ein iterativer Prozess, bei dem ein bereits vortrainiertes Modell für eine bestimmte Aufgabe optimiert wird, indem es wiederholt an einen spezifischen Datensatz angepasst wird. Der Datensatz sollte die gewünschten Eingaben und Ausgaben enthalten, die das Modell lernen soll, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen. Die Daten werden so formatiert, dass sie den erwarteten Eingaben des Modells entsprechen. Häufig wird dem Basismodell eine neue Ausgabeschicht hinzugefügt, um das Modell an die spezifische Aufgabe anzupassen. Durch diesen Prozess können LLMs ihre Fähigkeiten erweitern und für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden
Vorteile des Fine-Tunings
Durch Fine-Tuning kann ein allgemeines LLM zu einem Experten in einem bestimmten Bereich werden. Beispielsweise kann ein LLM, das für allgemeine Konversation trainiert wurde, durch Fine-Tuning zu einem exzellenten Kundendienst-Chatbot werden. Fine-Tuning ermöglicht es, die Leistung des Modells für eine bestimmte Aufgabe erheblich zu verbessern. Das Modell lernt, die Muster und Besonderheiten dieser Aufgabe besser zu erkennen und präzisere Antworten zu geben. Wenn sich die Anforderungen einer Aufgabe ändern, kann das Modell durch erneutes Fein-Tuning angepasst werden, ohne dass das gesamte Modell neu trainiert werden muss. Das Fein-Tuning ist in der Regel effizienter als das Training eines neuen Modells von Grund auf. Dies liegt daran, dass das bereits trainierte LLM über ein solides Sprachverständnis verfügt und nur noch an die spezifische Aufgabe angepasst werden muss.
Herausforderungen beim Fine-Tuning
Die Feinabstimmung von LLM ist ein leistungsfähiges Werkzeug, um die Fähigkeiten dieser Modelle für spezifische Aufgaben zu optimieren. Dieser Prozess ist jedoch mit einigen Herausforderungen verbunden. Zum Beispiel muss der Fine-Tuning-Datensatz repräsentativ für die Zielaufgabe sein. Fehlen wichtige Aspekte oder sind die Daten verzerrt, kann das Modell ungenaue oder verzerrte Ergebnisse liefern. Ein effektives Fine-Tuning erfordert oft eine beträchtliche Menge an qualitativ hochwertigen Daten. Die Erhebung und Verarbeitung dieser Daten kann zeitaufwändig und kostenintensiv sein. Ungenaue, widersprüchliche oder irrelevante Daten können das Training stören und die Leistung des Modells beeinträchtigen.
KI Use Case - Automatisierung der Angebotserstellung mit Large Language Models
Lessons Learned
LLMs sind hochkomplexe Systeme, die ein tiefgreifendes Verständnis von maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung und Datenwissenschaft erfordern. Diese Komplexität stellt für Unternehmen ohne internes KI-Fachwissen eine große Hürde dar. Ohne entsprechendes Fachwissen können sich Entwicklungsprozesse verzögern und die Leistung der Modelle hinter den Erwartungen zurückbleiben. Zahlreiche Projekte haben gezeigt, worauf es beim Training und Feintuning von LLMs ankommt.
Von der Datenqualität bis zur Evaluierung
So ist zum Beispiel die Qualität der Daten von entscheidender Bedeutung. Die Qualität der Trainingsdaten hat einen direkten Einfluss auf die Leistungsfähigkeit des Modells. Verzerrungen, Inkonsistenzen oder fehlende Daten können zu unerwünschten Ergebnissen führen. Daher ist es wichtig, die Daten sorgfältig zu kuratieren und zu bereinigen, um sicherzustellen, dass sie für die gestellte Aufgabe repräsentativ sind. Die Formulierung der Prompts, d.h. der Eingabeaufforderungen für das Modell, ist entscheidend für die Qualität der generierten Texte. Ein gut formulierter Prompt kann dazu führen, dass das Modell präzisere und relevantere Antworten liefert. Die Wahl des richtigen Basismodells hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie der Größe des Datensatzes, der Komplexität der Aufgabe und den verfügbaren Rechenressourcen. Es gibt jedoch keine allgemeingültige Antwort auf die Frage, welches Modell am besten geeignet ist. Die Bewertung der Leistung eines LLM ist oft schwierig, da es keine einheitlichen Metriken gibt. Es ist daher ratsam, eine Vielzahl von Metriken zu verwenden, um ein umfassendes Bild der Modellleistung zu erhalten. Da LLMs dynamische Systeme sind, entwickeln sie sich ständig weiter. Es wird daher empfohlen, die Modelle regelmäßig zu überwachen und gegebenenfalls anzupassen.
Die Wahl der richtigen Bereitstellungsumgebung für Sprachmodelle
Die Entscheidung, wo ein trainiertes Sprachmodell bereitgestellt wird, hängt stark von den projektspezifischen Anforderungen wie Latenz, Skalierbarkeit, Sicherheit und Kosten ab.
Cloud-basiert
Cloud-basierte Lösungen bieten ein hohes Maß an Flexibilität und Skalierbarkeit. Sie sind ideal für Anwendungen, die schnelle Reaktionszeiten und hohe Verfügbarkeit erfordern, wie z.B. Webanwendungen, Chatbots oder Sprachassistenten. Durch die Nutzung von Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Azure können Unternehmen schnell und einfach auf leistungsstarke Rechenressourcen zugreifen.
On-Premise
Im Gegensatz dazu bieten On-Premise-Installationen eine höhere Kontrolle über Daten und Infrastruktur. Unternehmen, die strengen Datenschutzbestimmungen unterliegen oder sensible Daten verarbeiten, bevorzugen häufig diese Option. Allerdings sind On-Premise-Lösungen in der Regel mit höheren Einrichtungs- und Wartungskosten verbunden.
Edge Computing
Edge Computing ist eine interessante Option für Anwendungen, die geringe Latenzzeiten und hohe Verfügbarkeit auch bei schlechter Netzwerkanbindung erfordern. IoT-Anwendungen, Echtzeitübersetzung und industrielle Automatisierung sind typische Anwendungsfälle für Edge Computing. Allerdings sind die Rechenressourcen am Edge oft begrenzt, was die Einsatzmöglichkeiten einschränkt.
Erstberatung zu Intelligent Automation mit LLMs
Fazit
Unternehmen benötigen häufig maßgeschneiderte Lösungen, die über die Fähigkeiten generischer LLMs hinausgehen. Das Training und Fine-Tuning von LLMs bietet Unternehmen eine flexible und effiziente Möglichkeit, generative KI in ihre Prozesse zu integrieren. Durch die Anpassung vortrainierter Modelle an spezifische Anforderungen können Unternehmen maßgeschneiderte Lösungen entwickeln, die ihre Produktivität steigern und neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnen. Durch die Anpassung von Modellen an spezifische Anforderungen können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern und neue Geschäftsmöglichkeiten erschließen.
