Fine-Tuning

So funktioniert das Fine-Tuning von LLMs

Vortrainierte Large Language Models (große Sprachmodelle, LLMs) werden mit gewaltigen Mengen an Daten vortrainiert, um natürliche Sprache zu verstehen und menschenähnliche Antworten zu generieren. Sie sind damit die ideale Ausgangsbasis für ein Basismodell.

Das Fine-Tuning (Feinabstimmung) dieser Modelle verbessert ihre Fähigkeit, spezifische Aufgaben auszuführen, etwa Sentimentanalyse, Beantwortung von Fragen oder das Zusammenfassen von Dokumenten – und das mit deutlich höherer Genauigkeit. LLMs von Drittanbietern sind verfügbar – doch nach Fine-Tuning mit unternehmenseigenen Daten liefert ein Modell domänen- und fachspezifische, präzisere Ergebnisse.

Die Bedeutung und Vorteile des Fine-Tunings

Fine-Tuning verbindet die Intelligenz allgemein trainierter LLMs mit unternehmensspezifischen Daten. Es ermöglicht Organisationen, generative KI (GenAI) mit deutlich höherer Präzision und Relevanz gezielt an ihre individuellen Geschäftsanforderungen anzupassen. Selbst kleine Unternehmen können maßgeschneiderte Modelle erstellen, die ihren Bedürfnissen und Budgets entsprechen.

Fine-Tuning reduziert den Aufwand für teure Infrastruktur erheblich, da keine kompletten Modelle von Grund auf neu trainiert werden müssen. Durch das Fine-Tuning vortrainierter Modelle können Unternehmen ihre Time-to-Market verkürzen und gleichzeitig die Inferenzlatenz reduzieren, da das Modell effizient auf die jeweiligen Anwendungsfälle abgestimmt ist.

Fine-Tuning-Techniken helfen, den Speicherbedarf zu senken und den Trainingsprozess für Foundation-Modelle mit spezialisiertem, domänenspezifischem Wissen zu beschleunigen. Sie sparen so Zeit, Arbeitsaufwand und Ressourcen.

Wenn Sie ein Sprachmodell auf Ihre proprietären Daten in Databricks feinabstimmen, bleiben Ihre individuellen Datensätze geschützt und sind keinen Drittanbieter-Risiken ausgesetzt, wie sie in allgemeinen Trainingsumgebungen auftreten können. 

Arten der Feinabstimmung

Fine-Tuning kann die Genauigkeit und Relevanz der Modellausgaben deutlich verbessern – und sie damit in spezialisierten Anwendungsbereichen wirksamer machen als breit trainierte Foundation-Modelle. Es versucht, das Modell so anzupassen, dass es Text versteht und generiert, der spezifisch für einen bestimmten Bereich oder eine bestimmte Branche ist. Das Modell wird mit einem Datensatz aus Texten der jeweiligen Ziel-Domäne feinabgestimmt, um sein Kontextverständnis und Wissen für bereichsspezifische Aufgaben gezielt zu verbessern. Der Prozess kann sehr ressourcenintensiv sein, aber neue Techniken machen das Feintuning viel effizienter. Im Folgenden sind einige der Methoden aufgeführt, mit denen Organisationen ihre LLMs feinabstimmen:

• Vollständige Feinabstimmung: Die vollständige Feinabstimmung beinhaltet die Optimierung oder das Training aller Schichten des neuronalen Netzwerks. Obwohl dieser Ansatz in der Regel die besten Ergebnisse liefert, ist er auch der ressourcenintensivste und zeitaufwendigste.
• Teilweises Feintuning: Reduzieren Sie die Rechenanforderungen, indem Sie nur die ausgewählte Teilmenge der vortrainierten Parameter aktualisieren, die für die Modellleistung bei relevanten nachgelagerten Aufgaben am wichtigsten sind.
• Additive Feinabstimmung: Additive Methoden fügen dem Modell zusätzliche Parameter oder Schichten hinzu, frieren die vorhandenen vortrainierten Gewichte ein und trainieren nur die neuen Komponenten.
• Few-shot Learning: Wenn es unpraktisch ist, einen großen beschrifteten Datensatz zu sammeln, versucht Few-shot Learning, dies zu lösen, indem es einige Beispiele (oder Shots) für die erforderliche Aufgabe bereitstellt.
• Transferlernen: Diese Technik ermöglicht es einem Modell, eine Aufgabe auszuführen, die sich von der Aufgabe unterscheidet, für die es ursprünglich trainiert wurde. Die Hauptidee besteht darin, das Wissen, das das Modell aus einem umfangreichen, allgemeinen Datensatz erworben hat, auf eine spezifischere oder verwandte Aufgabe zu übertragen.

Parameter-effizientes Fine-Tuning

Parameter-effizientes Fine-Tuning (PEFT) ist eine Sammlung von Techniken, die darauf abzielt, große vortrainierte Modelle gezielt an spezifische Aufgaben anzupassen, und dabei den Rechenaufwand sowie den Speicherbedarf so gering wie möglich zu halten. Dieser Ansatz eignet sich besonders für Anwendungen mit begrenzten Ressourcen oder Szenarien, in denen mehrere Fine-Tuning-Vorgänge erforderlich sind. PEFT-Methoden wie Low-Rank Adaptation (LoRA) oder adapterbasiertes Fine-Tuning fügen dem Modell nur eine geringe Anzahl trainierbarer Parameter hinzu, anstatt es vollständig neu zu trainieren. Adapter-Schichten, ein Schlüsselkomponente von PEFT, sind schlanke, trainierbare Modelle, die in jede Schicht eines vortrainierten Modells eingebettet werden.

Diese Adapter – erhältlich in Varianten wie Sequential, Residual oder Parallel – passen die Ausgaben des Modells an, ohne die ursprünglichen Gewichtungen zu verändern. So bleibt das Basiswissen erhalten, während gezielte Anpassungen für spezifische Aufgaben möglich sind. LoRA kann beispielsweise große Sprachmodelle besonders effizient für Aufgaben wie das Erzeugen von Produktbeschreibungen feinabstimmen. Quantisierte Low-Rank Adaptation (QLoRA) hingegen konzentriert sich darauf, Speicher- und Rechenaufwand durch den Einsatz von Quantisierung weiter zu minimieren. QLoRA optimiert den Speicherverbrauch mithilfe quantisierter Low-Rank-Matrizen und ist dadurch besonders effizient bei Aufgaben, bei denen nur begrenzte Hardware-Ressourcen zur Verfügung stehen.

Wann Fine-Tuning sinnvoll ist

Fine-Tuning versorgt das Modell mit einem fokussierten Datensatz – etwa branchenspezifischer Terminologie oder aufgabenspezifischen Interaktionen. Dadurch kann das Modell relevantere Antworten für den jeweiligen Anwendungsfall generieren – sei es zur Anpassung an unternehmensspezifische Anforderungen, zur Erweiterung des vorhandenen Wissens oder zur Erschließung völlig neuer Aufgaben und Domänen.

• Aufgabenspezifische Anpassung: Wenn ein vortrainiertes Sprachmodell gezielt auf eine bestimmte Aufgabe ausgerichtet werden soll (zum Beispiel Sentimentanalyse oder Textgenerierung in einer bestimmten Domäne), wird Fine-Tuning mit entsprechend domänenspezifischen Daten eingesetzt. Anstatt ein großes Modell von Grund auf neu zu trainieren, können Sie mit einem vortrainierten Modell starten und es gezielt auf Ihre spezifische Aufgabe feinabstimmen. Dabei nutzen Sie das vorhandene Sprachverständnis des Modells und übertragen es auf den neuen Anwendungsfall.
• Bias-Reduzierung: Fine-Tuning kann dazu beitragen, Verzerrungen im Verhalten eines vortrainierten Modells zu reduzieren oder auszugleichen – etwa durch den Einsatz ausgewogener und repräsentativer Trainingsdaten.
• Datenschutz und Compliance:Wenn mit sensiblen Daten gearbeitet wird, lässt sich das Modell lokal in Ihrer sicheren Infrastruktur feinabstimmen. So bleibt es vollständig innerhalb Ihrer kontrollierten Umgebung und unterliegt keinen externen Risiken
• Begrenzte Datenverfügbarkeit: Fine-Tuning ist besonders hilfreich, wenn nur wenig gelabelte Daten für eine spezifische Aufgabe zur Verfügung stehen. Statt ein Modell komplett neu zu trainieren, kann das Wissen eines vortrainierten Modells genutzt und mithilfe eines kleineren Datensatzes gezielt angepasst werden.
• Kontinuierliches Lernen: In Szenarien mit sich wandelnden Daten und Anforderungen unterstützt Fine-Tuning dabei, das Modell fortlaufend weiterzuentwickeln. Regelmäßige Updates helfen, die Leistungsfähigkeit langfristig zu sichern. So lässt sich das Modell in regelmäßigen Abständen aktualisieren, ohne jedes Mal bei null beginnen zu müssen.

LLMs lassen sich auch gezielt für branchenspezifische Anwendungsfälle feinabstimmen – etwa für das Gesundheitswesen, wo das Training mit proprietären medizinischen Daten zu präziseren Diagnosen und besseren Behandlungsempfehlungen führen kann Ebenso können feinabgestimmte Modelle im Finanzbereich zur Betrugserkennung eingesetzt werden, indem sie Transaktionsdaten und das Verhalten von Kundinnen und Kunden analysieren.

Der Fine-Tuning-Prozess

1. Umgebung einrichten: Fine-Tuning ist in der Regel ein iterativer Prozess, bei dem die meisten Open-Source-Modelle mehrfach trainiert werden. Daher ist es entscheidend, die Trainingsdaten auf derselben ML-Plattform bereitzustellen – sowohl im Hinblick auf die Performance als auch auf die Kosten. Das Fine-Tuning eines GenAI-Modells mit Unternehmensdaten erfordert Zugriff auf proprietäre Informationen. Mit steigendem Reifegrad Ihrer KI-Initiativen wächst auch die Anzahl laufender Modelle und damit der Bedarf an schnellem, sicherem Datenzugriff. Die Trainingsumgebung des Modells muss in der Lage sein, die Datenherkunft (Lineage) nachzuvollziehen und alle Modellparameter im Speicher zu verwalten. Für eine effiziente Verarbeitung ist daher in der Regel eine parallele Architektur erforderlich.
2. Basismodell auswählen: Heute stehen zahlreiche Open-Source-Datensätze, Modelle und Prompt-Bibliotheken für unterschiedliche Aufgaben zur Verfügung. Kriterien wie Modellarchitektur, Größe, Trainingsdatentiefe und Leistung bei relevanten Aufgaben helfen dabei, ein Modell auszuwählen, das möglichst gut zu den Anforderungen des Zielvorhabens passt.
3. Daten aufbereiten: Die Daten werden in ein Format überführt, das sich für überwachtes Fine-Tuning eignen. Dabei wird das Modell darauf trainiert, Texte auf Grundlage eines vorgegebenen Prompts gezielt zu generieren.
4. Modellparameter anpassen: Beginnen Sie mit einem bestehenden Modell und ergänzen bzw. optimieren Sie es mithilfe Ihrer Unternehmensdaten. Erweitern Sie das Modell anschließend durch Methoden wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), Parameter-effizientes Fine-Tuning (PEFT) oder klassisches Fine-Tuning.
5. Trainieren und evaluieren: Beurteilen Sie regelmäßig den Fortschritt des Modells während des Trainings, um seine Wirksamkeit zu verfolgen und erforderliche Modifikationen durchzuführen. Dabei wird die Leistung kontinuierlich anhand eines separaten Validierungsdatensatzes gemessen.

Fine-Tuning im maschinellen Lernen

LLMs sind Machine-Learning-Modelle, die sprachbezogene Aufgaben wie Übersetzungen, Beantwortung von Fragen, Chats, Inhaltszusammenfassungen sowie die Generierung von Texten und Code übernehmen. Sie extrahieren Wissen aus riesigen Datensätzen und machen das „Gelernte“ direkt nutzbar. Dieser Prozess des „Transfer Learning“ verwendet vortrainierte Modelle, um Merkmale zu berechnen, die in nachgelagerten Modellen eingesetzt werden können. Er reduziert so den Aufwand und die Zeit für das Training und die Feinabstimmung neuer Modelle erheblich. Weitere Informationen und ein Anwendungsbeispiel finden Sie unter Featurization for Transfer Learning.

Herausforderungen und Best Practices

Häufige Herausforderungen

• Modell-Drift: Die Leistung eines Modells kann im Laufe der Zeit nachlassen. Regelmäßiges Monitoring und Fine-Tuning können notwendig werden, um eine optimale Performance zu gewährleisten.
• Experimente mit verschiedenen Modellen: Schnelles Testen unterschiedlicher Modelle erfordert das Management von Zugangsdaten, Abfragebeschränkungen, Berechtigungen und unterschiedlichen Abfragesyntaxen der jeweiligen Modellanbieter.
• Fehlender Unternehmenskontext: Foundation-Modelle verfügen über ein breites Allgemeinwissen, es fehlt ihnen jedoch an internem Wissen und spezifischer Domänenexpertise.
• Operationalisierung von Modellen: Anfragen und Modellantworten müssen kontinuierlich überwacht werden – etwa im Hinblick auf Qualität, Fehlerbehebung und Sicherheit. Unterschiedliche Schnittstellen zwischen Modellen erschweren dabei Steuerung und Integration.
• Overfitting: Wenn ein Modell zu stark auf einen bestimmten Datensatz trainiert wird, verliert es die Fähigkeit, auf neue, unbekannte Daten verallgemeinert zu reagieren.
• Bias-Verstärkung: Wenn in einem vortrainierten Modell bereits Verzerrungen vorhanden sind, können diese durch das Fine-Tuning unbeabsichtigt verstärkt werden und sich so auch auf neue Datensätze übertragen.
• Hyperparameter-Komplexität: Ohne die richtigen Frameworks und Tools ist das Finden optimaler Hyperparameter-Einstellungen zeitaufwendig und rechenintensiv.

Bewährte Vorgehensweisen

• Vortrainierte Modelle nutzen: Vortrainierte Modelle verfügen bereits über ein umfangreiches Sprachverständnis, das auf großen Datensätzen basiert. So können sich Datenteams auf das domänenspezifische Training konzentrieren.
• Klein anfangen: Bei begrenzten Rechenressourcen sind kleinere Modelle von Vorteil, da sie weniger Leistung und Speicher erfordern. Sie erleichtern das Experimentieren und Iterieren. Man kann mit kleineren Datenausschnitten beginnen und diese schrittweise bis zum vollständigen Datensatz hochskalieren.
• Hochwertige Datensätze verwenden: Stellen Sie sicher, dass der Datensatz die jeweilige Aufgabe und Domäne repräsentativ abbildet, um Rauschen und Fehler zu minimieren.
• Mit Datenformaten experimentieren: Verschiedene Eingabetypen fördern die Vielseitigkeit des Modells und ermöglichen zuverlässige Ergebnisse in unterschiedlichsten Anwendungsszenarien.
• Hyperparameter gezielt einsetzen: Hyperparameter sollten so angepasst werden, dass ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Lerneffizienz und Vermeidung von Overfitting erreicht wird. Experimentieren Sie mit verschiedenen Hyperparameterwerten, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern.

Wann ist Fine-Tuning nicht sinnvoll

Um potenzielles Overfitting zu vermeiden, sollte man darauf verzichten, Aufgaben hinzuzufügen oder zu fine-tunen, die den bereits im vortrainierten Modell enthaltenen Aufgaben zu ähnlich sind. Andernfalls kann das Modell seine Fähigkeit verlieren, aus den ursprünglichen Datensätzen verallgemeinernd zu lernen. Eine Erweiterung der Trainingsdatensätze kann die Genauigkeit des Modells erhöhen.

Die Zukunft des Fine-Tunings

Die Weiterentwicklung generativer KI zielt darauf ab, den Zugang zu erleichtern – unter anderem durch geringere Abhängigkeit von umfangreichen Rechenressourcen und durch einfachere, zuverlässige Möglichkeiten zur individuellen Anpassung von LLMs. Das Fine-Tuning von LLMs im großen Maßstab erfordert zunehmend automatisierte, intelligente Werkzeuge, um die Abhängigkeit von umfangreicher Infrastruktur weiter zu verringern.

Fortschritte wie LoRA vereinfachen den Fine-Tuning-Prozess erheblich. Sie ebnen den Weg für intelligentere Tools, die externe Quellen in Echtzeit nutzen können, um Modellausgaben zu überprüfen, abzugleichen und ihre Performance eigenständig zu verbessern.

Durch weitere Integration könnten künftig LLMs entstehen, die ihre eigenen Trainingsdatensätze generieren, indem sie selbst Fragen formulieren und sich anhand kuratierter Antworten weiter feinabstimmen. Dadurch lassen sich feinabgestimmte LLMs deutlich einfacher in bestehende Unternehmensabläufe integrieren und gezielt zur Optimierung operativer Prozesse einsetzen.

In vielen Anwendungsfällen erreichen KI-Modelle heute bereits eine Genauigkeit auf dem Niveau menschlicher Leistung oder sogar darüber. Dennoch bestehen weiterhin Bedenken hinsichtlich ethischer Fragestellungen und potenzieller Verzerrungen bei der Entwicklung von LLMs. Anbieter sind daher gefordert, verantwortungsvolle und faire KI-Praktiken konsequent sicherzustellen

Wenn Sie LLMs für spezifische Aufgaben, Branchen oder Datensätze trainieren, erweitern Sie gezielt die Fähigkeiten dieser allgemein vortrainierten Modelle. Ein zentraler Service für Training, Bereitstellung, Steuerung, Abfrage und Monitoring ermöglicht es, sämtliche Modelle an einem Ort zu verwalten – und über eine einzige API effizient, präzise und ressourcenschonend zu nutzen.

Mit Blick in die Zukunft verschiebt multimodales Fine-Tuning die bisherigen Grenzen dessen, was KI-Modelle leisten können. Es ermöglicht die nahtlose Integration verschiedenster Datentypen – etwa Bilder, Texte und Sprache – in eine einzige, feinabgestimmte Lösung. Feinabgestimmte KI-Modelle werden zunehmend präziser, effizienter und skalierbarer. Dadurch gewinnen sie an Bedeutung für betriebliche Abläufe und fördern die breite Akzeptanz von KI in sämtlichen Branchen.