Es ist kein Geheimnis, dass sich große Sprachmodelle (LLMs) in rasender Geschwindigkeit weiterentwickeln und in der Branche der generativen KI für Aufsehen sorgen . Unternehmen sind nicht nur fasziniert, sie sind geradezu besessen von LLMs, insbesondere vom Potenzial der Feinabstimmung von LLMs. In letzter Zeit wurden Milliarden von Dollar in die Forschung und Entwicklung von LLMs gesteckt. Branchenführer und Technikbegeisterte zeigen ein wachsendes Interesse daran, ihr Verständnis von LLMs und ihrer Feinabstimmung zu vertiefen. Während sich diese Grenze der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) immer weiter ausdehnt, ist es wichtig, auf dem Laufenden zu bleiben. Der Wert, den LLMs Ihrem Unternehmen bringen können, hängt von Ihrem Wissen und Ihrer Intuition im Umgang mit dieser Technologie ab.
Der Lebenszyklus eines großen Sprachmodells besteht aus mehreren wichtigen Schritten. Heute werden wir einen der spannendsten und intensivsten Teile dieses Zyklus behandeln – den Feinabstimmungsprozess des LLM. Dies ist eine mühsame, schwere, aber lohnende Aufgabe, die in viele Trainingsprozesse für Sprachmodelle involviert ist.
Lebenszyklus großer Sprachmodelle
Bevor wir mit der Feinabstimmung von LLM beginnen, ist es wichtig, den LLM-Lebenszyklus und seine Funktionsweise zu verstehen.
1. Vision und Umfang: Zunächst sollten Sie die Vision des Projekts definieren. Bestimmen Sie, ob Ihr LLM ein universelleres Tool sein oder auf eine bestimmte Aufgabe wie die Erkennung benannter Entitäten abzielen soll. Klare Ziele sparen Zeit und Ressourcen.
2. Modellauswahl: Wählen Sie, ob Sie ein Modell von Grund auf neu trainieren oder ein vorhandenes Modell ändern möchten. In vielen Fällen ist die Anpassung eines bereits vorhandenen Modells effizient, in manchen Fällen ist jedoch eine Feinabstimmung mit einem neuen Modell erforderlich.
3. Leistung und Anpassung des Modells: Nachdem Sie Ihr Modell vorbereitet haben, müssen Sie seine Leistung bewerten. Wenn es unbefriedigend ist, versuchen Sie es mit sofortiger Entwicklung oder weiterer Feinabstimmung. Wir werden uns auf diesen Teil konzentrieren. Stellen Sie sicher, dass die Ergebnisse des Modells mit den menschlichen Vorlieben übereinstimmen.
4. Auswertung und Iteration: Führen Sie regelmäßig Auswertungen anhand von Kennzahlen und Benchmarks durch. Wechseln Sie zwischen zeitnaher Entwicklung, Feinabstimmung und Auswertung, bis Sie die gewünschten Ergebnisse erzielen.
5. Bereitstellung: Sobald das Modell wie erwartet funktioniert, stellen Sie es bereit. Optimieren Sie an dieser Stelle die Rechenleistung und das Benutzererlebnis.
Was ist LLM-Feintuning?
Bei der Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLM) werden vorab trainierte Modelle anhand kleinerer, spezifischer Datensätze weiter trainiert, um ihre Fähigkeiten zu verfeinern und die Leistung für eine bestimmte Aufgabe oder Domäne zu verbessern. Bei der Feinabstimmung geht es darum, allgemeine Modelle in spezialisierte Modelle umzuwandeln. Dadurch wird die Lücke zwischen generischen vorab trainierten Modellen und den einzigartigen Anforderungen spezifischer Anwendungen geschlossen und sichergestellt, dass das Sprachmodell eng mit den menschlichen Erwartungen übereinstimmt. Denken Sie an GPT-3 von OpenAI, ein hochmodernes großes Sprachmodell, das für eine breite Palette von Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) entwickelt wurde . Angenommen, eine Gesundheitsorganisation möchte GPT-3 verwenden, um Ärzte bei der Erstellung von Patientenberichten aus Textnotizen zu unterstützen. GPT-3 kann zwar allgemeine Texte verstehen und erstellen, ist jedoch möglicherweise nicht für komplizierte medizinische Begriffe und spezifischen Fachjargon des Gesundheitswesens optimiert.
Um seine Leistung für diese spezialisierte Rolle zu verbessern, optimiert die Organisation GPT-3 anhand eines Datensatzes voller medizinischer Berichte und Patientennotizen. Sie kann Tools wie den benutzerdefinierten LLM-Editor von SuperAnnotate verwenden , um ihr eigenes Modell mit der gewünschten Schnittstelle zu erstellen. Durch diesen Prozess wird das Modell mit medizinischen Terminologien, den Nuancen der klinischen Sprache und typischen Berichtsstrukturen vertrauter. Nach der Feinabstimmung ist GPT-3 bereit, Ärzte bei der Erstellung genauer und kohärenter Patientenberichte zu unterstützen und so seine Anpassungsfähigkeit für spezifische Aufgaben zu demonstrieren.
Das klingt großartig, wenn man es in jedem großen Sprachmodell haben möchte, aber denken Sie daran, dass alles seinen Preis hat. Wir werden das bald ausführlicher besprechen.
Wann ist Feinabstimmung sinnvoll?
Unser Artikel über große Sprachmodelle berührt Themen wie kontextbezogenes Lernen und Zero/One/Few-Shot-Inferenz. Hier ist eine kurze Zusammenfassung:
Kontextbezogenes Lernen ist eine Methode zur Verbesserung der Eingabeaufforderung durch spezifische Aufgabenbeispiele innerhalb der Eingabeaufforderung und bietet dem LLM eine Blaupause dessen, was er erreichen muss.
Bei der Zero-Shot-Inferenz werden Ihre Eingabedaten ohne zusätzliche Beispiele in die Eingabeaufforderung integriert. Wenn die Zero-Shot-Inferenz nicht die gewünschten Ergebnisse liefert, kann die „ One-Shot- “ oder „Few-Shot-Inferenz“ verwendet werden. Bei diesen Taktiken werden ein oder mehrere vollständige Beispiele in die Eingabeaufforderung eingefügt, wodurch kleinere LLMs eine bessere Leistung erzielen.
Dabei handelt es sich um Techniken, die direkt in der Benutzereingabeaufforderung verwendet werden und darauf abzielen, die Ausgabe des Modells zu optimieren und besser an die Präferenzen des Benutzers anzupassen. Das Problem ist, dass sie nicht immer funktionieren, insbesondere bei kleineren LLMs. Hier ist ein Beispiel dafür, wie kontextbezogenes Lernen fehlschlagen kann.
Abgesehen davon beanspruchen alle Beispiele, die Sie in Ihre Eingabeaufforderung aufnehmen, wertvollen Platz im Kontextfenster, wodurch der Platz, den Sie für die Aufnahme weiterer hilfreicher Informationen haben, reduziert wird. Und hier kommt schließlich die Feinabstimmung. Anders als in der Vortrainingsphase mit großen Mengen unstrukturierter Textdaten handelt es sich bei der Feinabstimmung um einen überwachten Lernprozess. Das bedeutet, dass Sie einen Datensatz mit beschrifteten Beispielen verwenden, um die Gewichte von LLM zu aktualisieren. Diese beschrifteten Beispiele sind normalerweise Eingabeaufforderungs-Antwort-Paare, was zu einer besseren Erledigung bestimmter Aufgaben führt.
Überwachte Feinabstimmung (SFT)
Überwachtes Feintuning bedeutet, ein vorab trainiertes Sprachmodell mithilfe gekennzeichneter Daten zu aktualisieren, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen. Die verwendeten Daten wurden zuvor überprüft. Dies unterscheidet sich von unbeaufsichtigten Methoden, bei denen die Daten nicht überprüft werden. Normalerweise erfolgt das anfängliche Training des Sprachmodells unbeaufsichtigt, das Feintuning jedoch überwacht.
Wie erfolgt die Feinabstimmung?
Lassen Sie uns näher auf die Feinabstimmung in LLMs eingehen. Zur Vorbereitung der Trainingsdaten gibt es viele Open-Source-Datensätze, die Einblicke in Benutzerverhalten und -präferenzen bieten, auch wenn sie nicht direkt als Unterrichtsdaten formatiert sind. Beispielsweise können wir den großen Datensatz mit Amazon-Produktbewertungen nehmen und ihn zur Feinabstimmung in Anweisungseingabeaufforderungsdatensätze umwandeln. Eingabeaufforderungsvorlagenbibliotheken enthalten viele Vorlagen für unterschiedliche Aufgaben und unterschiedliche Datensätze.
Sobald Ihr Anweisungsdatensatz fertig ist, teilen Sie ihn wie beim standardmäßigen überwachten Lernen in Trainingsvalidierungs- und Testaufteilungen auf. Während der Feinabstimmung wählen Sie Eingabeaufforderungen aus Ihrem Trainingsdatensatz aus und übergeben sie an das LLM, das dann Vervollständigungen generiert.
Während der Feinabstimmungsphase, wenn das Modell einem neu beschrifteten Datensatz ausgesetzt wird, der für die Zielaufgabe spezifisch ist, berechnet es den Fehler oder die Differenz zwischen seinen Vorhersagen und den tatsächlichen Beschriftungen. Das Modell verwendet diesen Fehler dann, um seine Gewichte anzupassen, normalerweise über einen Optimierungsalgorithmus wie Gradientenabstieg. Die Größe und Richtung der Gewichtsanpassungen hängen von den Gradienten ab, die angeben, wie viel jedes Gewicht zum Fehler beigetragen hat. Gewichte, die stärker für den Fehler verantwortlich sind, werden stärker angepasst, während Gewichte, die weniger verantwortlich sind, weniger angepasst werden.
Über mehrere Iterationen (oder Epochen) des Datensatzes hinweg passt das Modell seine Gewichte weiter an und entwickelt eine Konfiguration, die den Fehler für die jeweilige Aufgabe minimiert. Ziel ist es, das zuvor erlernte allgemeine Wissen an die Nuancen und spezifischen Muster des neuen Datensatzes anzupassen und so das Modell für die Zielaufgabe spezialisierter und effektiver zu machen.
Während dieses Vorgangs wird das Modell mit den gekennzeichneten Daten aktualisiert. Es ändert sich basierend auf der Differenz zwischen seinen Vermutungen und den tatsächlichen Antworten. Dies hilft dem Modell, Details zu lernen, die in den gekennzeichneten Daten zu finden sind. Auf diese Weise wird das Modell bei der Aufgabe, für die es optimiert wurde, besser.
Um dies besser zu veranschaulichen, nehmen wir ein Beispiel: Wenn Sie ein vorab trainiertes Modell fragen: „Warum ist der Himmel blau?“, könnte es antworten: „Wegen der Art und Weise, wie die Atmosphäre das Sonnenlicht streut.“ Diese Antwort ist einfach und direkt. Für einen Chatbot für eine wissenschaftliche Bildungsplattform könnte die Antwort jedoch zu kurz sein. Je nach Ihren Richtlinien benötigt er möglicherweise mehr wissenschaftliche Details oder Kontext. Hier hilft eine überwachte Feinabstimmung.
Nach der Feinabstimmung kann das Modell eine ausführlichere Antwort auf wissenschaftliche Fragen geben. Nach der Feinabstimmung kann das Modell auf die Frage „Warum ist der Himmel blau?“ eine detailliertere Erklärung liefern, wie etwa:
“Der Himmel erscheint blau aufgrund eines Phänomens namens Rayleigh-Streuung. Wenn Sonnenlicht in die Erdatmosphäre eintritt, besteht es aus verschiedenen Farben, jede mit ihrer eigenen Wellenlänge. Blaues Licht hat eine kürzere Wellenlänge und wird von den Gasen und Partikeln in der Atmosphäre in alle Richtungen gestreut. Diese Streuung führt dazu, dass das direkte Sonnenlicht weiß erscheint, der Himmel selbst jedoch einen blauen Farbton annimmt.” Diese angereicherte Antwort ist umfassend und für eine wissenschaftliche Bildungsplattform geeignet.
Methoden zur Feinabstimmung von LLMs
Die Feinabstimmung von LLM ist ein überwachter Lernprozess, bei dem Sie einen Datensatz mit gekennzeichneten Beispielen verwenden, um die Gewichte von LLM zu aktualisieren und die Leistungsfähigkeit des Modells für bestimmte Aufgaben zu verbessern. Lassen Sie uns einige der bemerkenswerten Feinabstimmungsmethoden untersuchen.
Feinabstimmung der Anleitung
Eine Strategie zur Verbesserung der Leistung eines Modells bei verschiedenen Aufgaben ist die Feinabstimmung von Anweisungen. Dabei geht es darum, das maschinelle Lernmodell anhand von Beispielen zu trainieren, die zeigen, wie das Modell auf die Abfrage reagieren soll. Der Datensatz, den Sie zur Feinabstimmung großer Sprachmodelle verwenden, muss dem Zweck Ihrer Anweisung dienen. Angenommen, Sie optimieren Ihr Modell, um seine Zusammenfassungsfähigkeiten zu verbessern. In diesem Fall sollten Sie einen Datensatz mit Beispielen erstellen, der mit der Anweisung zum Zusammenfassen beginnt, gefolgt von Text oder einer ähnlichen Phrase. Im Fall einer Übersetzung sollten Sie Anweisungen wie „übersetze diesen Text“ einfügen. Diese Eingabeaufforderungsvervollständigungspaare ermöglichen es Ihrem Modell, auf eine neue Nischenweise zu „denken“ und die gegebene spezifische Aufgabe zu erfüllen.
Vollständige Feinabstimmung
Die Feinabstimmung der Anweisungen, bei der alle Gewichte des Modells aktualisiert werden, wird als vollständige Feinabstimmung bezeichnet. Der Prozess führt zu einer neuen Version des Modells mit aktualisierten Gewichten. Es ist wichtig zu beachten, dass die vollständige Feinabstimmung genau wie das Vortraining genügend Speicher und Rechenbudget erfordert, um alle Gradienten, Optimierer und anderen Komponenten zu speichern und zu verarbeiten, die während des Trainings aktualisiert werden.
Parametereffizientes Feintuning
Das Trainieren eines Sprachmodells ist eine rechenintensive Aufgabe. Für eine vollständige Feinabstimmung des LLM benötigen Sie Speicher, nicht nur um das Modell zu speichern, sondern auch um die Parameter zu speichern, die für den Trainingsprozess erforderlich sind. Ihr Computer kann möglicherweise die Modellgewichte verarbeiten, aber die Zuweisung von Speicher für die Optimierung von Zuständen, Gradienten und Vorwärtsaktivierungen während des Trainingsprozesses ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Einfache Hardware kann diese Hürde nicht bewältigen. Hier ist PEFT von entscheidender Bedeutung. Während bei der vollständigen Feinabstimmung des LLM das Gewicht jedes Modells während des überwachten Lernprozesses aktualisiert wird, aktualisieren PEFT-Methoden nur einen kleinen Parametersatz . Diese Transferlerntechnik wählt bestimmte Modellkomponenten aus und „friert“ den Rest der Parameter ein. Das Ergebnis ist logischerweise eine viel geringere Anzahl von Parametern als im ursprünglichen Modell (in einigen Fällen nur 15–20 % der ursprünglichen Gewichte; LoRA kann die Anzahl der trainierbaren Parameter um das 10.000-fache reduzieren). Dadurch sind die Speicheranforderungen viel besser handhabbar. Darüber hinaus befasst sich PEFT auch mit katastrophalem Vergessen. Da das ursprüngliche LLM nicht berührt wird, vergisst das Modell die zuvor erlernten Informationen nicht. Eine vollständige Feinabstimmung führt zu einer neuen Version des Modells für jede Aufgabe, die Sie trainieren. Jede dieser Versionen hat dieselbe Größe wie das ursprüngliche Modell, sodass es zu einem kostspieligen Speicherproblem kommen kann, wenn Sie die Feinabstimmung für mehrere Aufgaben durchführen.
Andere Arten der Feinabstimmung
Lassen Sie uns noch ein paar weitere Lernarten kennenlernen:
Transferlernen: Beim Transferlernen geht es darum, das Modell, das anhand allgemeiner, massiver Datensätze gelernt wurde, anhand eindeutiger, aufgabenspezifischer Daten zu trainieren. Dieser Datensatz kann gekennzeichnete Beispiele enthalten, die sich auf diesen Bereich beziehen. Transferlernen wird verwendet, wenn nicht genügend Daten vorhanden sind oder nicht genügend Zeit zum Trainieren von Daten bleibt. Der Hauptvorteil besteht darin, dass es nach dem Training eine höhere Lernrate und Genauigkeit bietet. Sie können vorhandene LLMs, die anhand riesiger Datenmengen vortrainiert wurden, wie GPT ¾ und BERT, verwenden und sie für Ihren eigenen Anwendungsfall anpassen.
Aufgabenspezifische Feinabstimmung: Bei der aufgabenspezifischen Feinabstimmung wird das vorab trainierte Modell mithilfe eines für diese Domäne entwickelten Datensatzes auf eine bestimmte Aufgabe oder Domäne abgestimmt. Diese Methode erfordert mehr Daten und Zeit als Transferlernen, kann aber zu einer höheren Leistung bei der jeweiligen Aufgabe führen.
Beispielsweise die Übersetzung mithilfe eines Datensatzes mit Beispielen für diese Aufgabe. Interessanterweise können mit relativ wenigen Beispielen gute Ergebnisse erzielt werden. Oftmals können nur ein paar Hundert oder Tausend Beispiele zu einer guten Leistung führen, verglichen mit den Milliarden von Textstücken, die das Modell während seiner Vortrainingsphase gesehen hat. Die Feinabstimmung einer einzelnen Aufgabe hat jedoch einen potenziellen Nachteil. Der Prozess kann zu einem Phänomen namens katastrophales Vergessen führen .
Katastrophales Vergessen tritt auf, weil der vollständige Feinabstimmungsprozess die Gewichte des ursprünglichen LLM ändert. Dies führt zwar zu einer hervorragenden Leistung bei einer einzelnen Feinabstimmungsaufgabe, kann jedoch die Leistung bei anderen Aufgaben beeinträchtigen. Beispielsweise kann die Feinabstimmung die Fähigkeit eines Modells verbessern, bestimmte Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) wie Stimmungsanalyse auszuführen und zu einer qualitativ hochwertigen Fertigstellung zu führen, das Modell kann jedoch vergessen, wie es andere Aufgaben ausführt. Dieses Modell wusste, wie die Named Entity Recognition (Namensentitätserkennung) durchgeführt wird, bevor es die Feinabstimmung korrekt identifizierte.
Multi-Task-Lernen: Multi-Task-Feinabstimmung ist eine Erweiterung der Single-Task-Feinabstimmung, bei der der Trainingsdatensatz aus Beispieleingaben und -ausgaben für mehrere Aufgaben besteht. Hier enthält der Datensatz Beispiele, die das Modell anweisen, eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen, darunter Zusammenfassung, Bewertung von Rezensionen, Codeübersetzung und Entitätserkennung. Sie trainieren das Modell anhand dieses gemischten Datensatzes, damit es die Leistung des Modells bei allen Aufgaben gleichzeitig verbessern und so das Problem des katastrophalen Vergessens vermeiden kann. Über viele Trainingsepochen hinweg werden die berechneten Verluste über die Beispiele hinweg verwendet, um die Gewichte des Modells zu aktualisieren, was zu einem feinabgestimmten Modell führt, das weiß, wie es viele verschiedene Aufgaben gleichzeitig gut bewältigen kann. Ein Nachteil von Multi-Task-Feinabstimmungsmodellen besteht darin, dass sie viele Daten erfordern. Sie benötigen möglicherweise bis zu 50.000 bis 100.000 Beispiele in Ihrem Trainingssatz. Das Zusammenstellen dieser Daten kann sich jedoch wirklich lohnen und ist die Mühe wert. Die resultierenden Modelle sind oft sehr leistungsfähig und für den Einsatz in Situationen geeignet, in denen eine gute Leistung bei vielen Aufgaben wünschenswert ist.
Sequentielle Feinabstimmung: Bei der sequentiellen Feinabstimmung geht es darum, ein vorab trainiertes Modell sequentiell an mehrere verwandte Aufgaben anzupassen. Nach der anfänglichen Übertragung auf eine allgemeine Domäne kann das LLM auf eine spezifischere Teilmenge feinabgestimmt werden. Beispielsweise kann es von der allgemeinen Sprache auf die medizinische Sprache und dann von der medizinischen Sprache auf die Kinderkardiologie feinabgestimmt werden.
Beachten Sie, dass es noch weitere Beispiele für die Feinabstimmung gibt – adaptive, verhaltensbezogene und instruktionsbezogene Feinabstimmung großer Sprachmodelle. Diese decken einige wichtige Spezialfälle für das Training von Sprachmodellen ab.
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist eine bekannte Alternative zur Feinabstimmung und eine Kombination aus natürlicher Sprachgenerierung und Informationsabruf. RAG stellt sicher, dass Sprachmodelle auf externen aktuellen Wissensquellen/relevanten Dokumenten basieren und stellt Quellen bereit. Diese Technik schließt die Lücke zwischen dem umfangreichen Wissen allgemeiner Modelle und dem Bedarf an präzisen, aktuellen Informationen mit umfassendem Kontext. Daher ist RAG eine wesentliche Technik für Situationen, in denen sich Fakten im Laufe der Zeit ändern können. Grok , die jüngste Erfindung von xAI, verwendet RAG-Techniken, um sicherzustellen, dass seine Informationen aktuell und frisch sind.
Ein Vorteil von RAG gegenüber der Feinabstimmung ist das Informationsmanagement. Bei der herkömmlichen Feinabstimmung werden Daten in die Architektur des Modells eingebettet, das Wissen wird also im Wesentlichen „festgeschrieben“, was eine einfache Änderung verhindert. Andererseits ermöglicht RAG kontinuierliche Aktualisierungen der Trainingsdaten und das Entfernen/Überarbeiten von Daten, wodurch sichergestellt wird, dass das Modell aktuell und genau bleibt.
Im Kontext von Sprachmodellen werden RAG und Feinabstimmung oft als konkurrierende Methoden angesehen. Ihre kombinierte Verwendung kann jedoch zu einer deutlichen Leistungssteigerung führen. Insbesondere kann Feinabstimmung auf RAG-Systeme angewendet werden, um ihre schwächeren Komponenten zu identifizieren und zu verbessern und ihnen zu helfen, bei bestimmten LLM-Aufgaben hervorragende Ergebnisse zu erzielen.
Feinabstimmung in SuperAnnotate
Die Wahl des richtigen Tools bedeutet, dass Ihre KI genau versteht, was Sie brauchen. Das kann Ihnen Zeit und Geld sparen und Ihren Ruf schützen. Sehen Sie sich beispielsweise die Situation bei Air Canada an. Der KI-Chatbot der Fluggesellschaft halluzinierte und gab einem Kunden falsche Informationen, wodurch er in die Irre geführt wurde und ein Ticket zum vollen Preis kaufte. Wir können zwar nicht mit Sicherheit sagen, dass es an der Feinabstimmung lag, aber es ist wahrscheinlich, dass das Problem durch eine bessere Feinabstimmung hätte vermieden werden können. Das zeigt nur, wie wichtig es ist, ein Feinabstimmungstool auszuwählen, das sicherstellt, dass Ihre KI genau richtig funktioniert. Genau in solchen Situationen greift SuperAnnotate ein und macht den Unterschied diffusion models.
Das LLM-Tool von SuperAnnotate bietet einen hochmodernen Ansatz zur Entwicklung optimaler Trainingsdaten für die Feinabstimmung von Sprachmodellen. Durch den hochgradig anpassbaren LLM-Editor erhalten Benutzer eine umfassende Plattform zur Erstellung eines breiten Spektrums an LLM-Anwendungsfällen, die auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Dadurch können Kunden sicherstellen, dass ihre Trainingsdaten nicht nur von hoher Qualität sind, sondern auch direkt auf die Anforderungen ihrer Projekte abgestimmt sind.
Folgendes müssen Sie über das LLM-Feinabstimmungstool von SuperAnnotate wissen :
- Die vollständig anpassbare Benutzeroberfläche ermöglicht es Ihnen, Daten für Ihren spezifischen Anwendungsfall effizient zu erfassen. Auch wenn dieser einzigartig ist.
- Wir arbeiten mit einem erstklassigen Expertenteam und Personalmanagement zusammen, wodurch die Skalierung auf Hunderte oder Tausende von Mitarbeitern ein Kinderspiel ist.
- Die Analysen und Erkenntnisse unserer Plattform sind für unsere Kunden von unschätzbarem Wert. Sie ermöglichen ein besseres Verständnis der Daten und setzen Qualitätsstandards durch.
- API-Integrationen erleichtern das Einrichten eines Modells im Loop, KI-Feedback und vieles mehr.
Das Tool hat praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Der Playground bietet Vorlagen wie GPT-Feinabstimmung , Chat-Bewertung , Verwendung von RLHF zur Bildgenerierung , Modellvergleich , Videountertitelung , überwachte Feinabstimmung und mehr. „Mehr hier“ bedeutet, dass Sie das anpassbare Tool verwenden können, um Ihren eigenen Anwendungsfall zu erstellen. Diese Funktionen decken reale Anforderungen auf dem Markt für große Sprachmodelle ab, und für diejenigen, die an einem tieferen Verständnis der Funktionen des Tools interessiert sind, steht ein Artikel zur Verfügung.
Kommentierte Frage-Antwort-Paare (Beispiel im Bild unten) sind Datensätze, die eine Frage, die Antwort des Modells und Anmerkungen enthalten, die Aufschluss über die Qualität, Genauigkeit oder andere Eigenschaften dieser Antwort geben. Diese irgendwie strukturierten Daten sind beim Trainieren und Optimieren von Modellen immens wertvoll, da sie direktes Feedback zur Leistung des Modells bieten.
In Bezug auf die Datenerfassung bietet SuperAnnotate die Möglichkeit, annotierte Frage-Antwort-Paare zu sammeln. Diese können im JSON-Format heruntergeladen werden, sodass sie einfach gespeichert und für zukünftige Feinabstimmungsaufgaben verwendet werden können. Alles in allem ist es ein unkompliziertes Tool, das den Trainingsprozess von Sprachmodellen vereinfachen und verbessern soll.
Optimierung bewährter Methoden
Definieren Sie Ihre Aufgabe klar:
Die Definition Ihrer Aufgabe ist ein grundlegender Schritt im Prozess der Feinabstimmung großer Sprachmodelle. Eine klar definierte Aufgabe bietet Fokus und Richtung. Sie stellt sicher, dass die umfangreichen Fähigkeiten des Modells auf das Erreichen eines bestimmten Ziels ausgerichtet sind, und setzt klare Benchmarks für die Leistungsmessung.
Wählen und verwenden Sie das richtige vortrainierte Modell:
Die Verwendung vorab trainierter Modelle zur Feinabstimmung großer Sprachmodelle ist von entscheidender Bedeutung, da hier das aus riesigen Datenmengen gewonnene Wissen genutzt wird, sodass sichergestellt ist, dass das Modell nicht von vorne zu lernen beginnt. Dieser Ansatz ist sowohl rechnerisch effizient als auch zeitsparend. Darüber hinaus erfasst das Vortraining das allgemeine Sprachverständnis, sodass sich die Feinabstimmung auf domänenspezifische Nuancen konzentrieren kann, was häufig zu einer besseren Modellleistung bei spezialisierten Aufgaben führt.
Während die Nutzung vorab trainierter Modelle einen soliden Ausgangspunkt bietet, ist die Wahl der Modellarchitektur – einschließlich fortgeschrittener Strategien wie Mixture of Experts (MoE) und Mixture of Tokens (MoT) – entscheidend, um Ihr Modell effektiver anzupassen. Diese Strategien können erheblich beeinflussen, wie das Modell spezialisierte Aufgaben bewältigt und Sprachdaten verarbeitet.
Hyperparameter festlegen:
Hyperparameter sind anpassbare Variablen, die im Modelltrainingsprozess eine Schlüsselrolle spielen. Lernrate, Batchgröße, Anzahl der Epochen, Gewichtsabnahme und andere Parameter sind die wichtigsten anzupassenden Hyperparameter, um die optimale Konfiguration für Ihre Aufgabe zu finden.
Bewerten Sie die Modellleistung:
Sobald die Feinabstimmung abgeschlossen ist, wird die Leistung des Modells anhand des Testsatzes bewertet. Dies bietet eine unvoreingenommene Bewertung der voraussichtlichen Leistung des Modells bei unbekannten Daten. Erwägen Sie auch eine iterative Verfeinerung des Modells, wenn es noch Verbesserungspotenzial bietet.
Warum oder wann benötigt Ihr Unternehmen ein fein abgestimmtes Modell?
Wir wissen, dass Chat GPT und andere Sprachmodelle Antworten auf eine Vielzahl von Fragen haben. Aber Privatpersonen und Unternehmen möchten ihre eigene LLM-Schnittstelle für ihre privaten und geschützten Daten. Das ist das neue heiße Thema in der Tech-Szene – große Sprachmodelle für Unternehmen.
Hier sind einige Gründe, warum Sie möglicherweise eine Feinabstimmung Ihres LLM benötigen.
1. Spezifität und Relevanz: Obwohl LLMs anhand riesiger Datenmengen geschult werden, sind sie möglicherweise nicht mit den spezifischen Terminologien, Nuancen oder Kontexten vertraut, die für ein bestimmtes Unternehmen oder eine bestimmte Branche relevant sind. Durch Feinabstimmung wird sichergestellt, dass das Modell Inhalte versteht und generiert, die für das Unternehmen von hoher Relevanz sind.
2. Verbesserte Genauigkeit: Bei kritischen Geschäftsfunktionen ist die Fehlertoleranz gering. Durch die Feinabstimmung geschäftsspezifischer Daten können Sie höhere Genauigkeitsgrade erreichen und sicherstellen, dass die Ergebnisse des Modells genau den Erwartungen entsprechen.
3. Maßgeschneiderte Interaktionen: Wenn Sie LLMs wie Chatbots für die Interaktion mit Kunden verwenden, können Sie durch Feinabstimmung die Antworten so anpassen, dass sie zur Stimme, zum Ton und zu den Richtlinien Ihrer Marke passen. Dies gewährleistet ein konsistentes und markengerechtes Benutzererlebnis.
4. Datenschutz und Sicherheit: Allgemeine LLMs können Ergebnisse auf der Grundlage öffentlich verfügbarer Daten generieren. Durch Feinabstimmung können Unternehmen die Daten kontrollieren, denen das Modell ausgesetzt ist, und sicherstellen, dass der generierte Inhalt nicht versehentlich vertrauliche Informationen preisgibt.
5. Umgang mit seltenen Szenarien: Jedes Unternehmen begegnet seltenen, aber entscheidenden Szenarien, die für seine Branche spezifisch sind. Ein allgemeines LLM kann solche Fälle möglicherweise nicht optimal behandeln. Durch Feinabstimmung wird sichergestellt, dass diese Randfälle effektiv berücksichtigt werden.
Während LLMs ein breites Spektrum an Fähigkeiten bieten, werden diese durch die Feinabstimmung geschärft, um sie an die individuellen Anforderungen eines Unternehmens anzupassen und so optimale Leistung und Ergebnisse sicherzustellen.
Feinabstimmung oder keine Feinabstimmung?
Manchmal ist Feinabstimmung nicht die beste Option. Hier ist ein Bild vom #OpenAIDevDay – Feinabstimmung von 140.000 internen Slack-Nachrichten.
Benutzer: „Schreiben Sie einen 500 Wörter langen Blogbeitrag zum Thema Prompt Engineering“
Assistent: „Klar, daran werde ich morgen früh arbeiten.“
Benutzer: „Schreib es jetzt“
Assistent: „ok“
Die zentralen Thesen
Die Feinabstimmung von LLM ist zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die LLM-Anforderungen von Unternehmen geworden, um ihre Betriebsabläufe zu verbessern. Während die grundlegende Ausbildung von LLMs ein breites Sprachverständnis vermittelt, ist es der Feinabstimmungsprozess, der diese Modelle zu spezialisierten Werkzeugen formt, die in der Lage sind, Nischenthemen zu verstehen und präzisere Ergebnisse zu liefern. Indem wir LLMs für bestimmte Aufgaben, Branchen oder Datensätze ausbilden, erweitern wir die Grenzen dessen, was diese Modelle leisten können, und stellen sicher, dass sie in einer sich ständig weiterentwickelnden digitalen Landschaft relevant und wertvoll bleiben. Wenn wir in die Zukunft blicken, werden die kontinuierliche Erforschung und Innovation im Bereich LLM und die richtigen Werkzeuge zur Feinabstimmung von Methoden zweifellos den Weg für intelligentere, effizientere und kontextbewusstere KI-Systeme ebnen.