LLM Fine-Tuning: Übersicht, Methoden und bewährte Praktiken

Mit der Entwicklung von Large Language Models (LLMs) hat die Verarbeitung natürlicher Sprache durch Maschinen einen neuen Boom erfahren. Deren Fähigkeiten Texte zu generieren, zusammenzufassen und zu übersetzen, sind beeindruckend. Für domain- oder sprachspezifische Anwendungen ist jedoch manchmal „Fine-Tuning“ notwendig. Damit ist das Ausrichten auf eine bestimmte Aufgabe mit zusätzlichen relevanten Daten gemeint. In diesem Artikel erfahren Sie mehr darüber, wie LLM Fine-Tuning funktioniert, welche Methoden dabei angewendet werden und wie damit gute Ergebnisse erzielt werden.

Was ist LLM Fine-Tuning?

LLM Fine Tuning ist eine Technik, die verwendet wird, um ein vorab trainiertes Large Language Model an eine spezielle Aufgabe oder Domäne anzupassen. Dabei werden sie mit zusätzlichen Daten gefüttert, die ihnen beibringen, bestimmte sprachliche oder fachliche Nuancen besser zu verstehen. Sie können sich das ein wenig so vorstellen, als ob Sie einen Generalisten nehmen und ihn für eine bestimmte Aufgabe zusätzlich schulen. LLMs beherrschen beispielsweise mittlerweile Hochdeutsch recht gut, stoßen aber bei Dialekten oder in Subkulturen verwendeter Sprache weniger gut ab. LLMs sind auch nach Fine-Tuning besser in der Lage, domänenspezifische Fragen zu beantworten, kreative Texte zu generieren oder die Stimmung eines Textes zu analysieren.

Anpassung an bestimmte Aufgaben

LLM Fine-Tuning zur Erfüllung einer bestimmten Aufgabe umfasst üblicherweise die Anpassung des Modells an die jeweilige Aufgabe. Das heißt, es gibt eine bestimmte Aufgabe, für die das LLM weniger gut geeignet ist, sodass es mit zusätzlichen Daten trainiert wird, die speziell an diese Aufgabe angepasst sind. Die Konfrontation des LLMs mit relevanten Daten hilft dabei, zu neue Muster zu lernen, kontextbezogene Antworten zu generieren und sein Verhalten an die Erfüllung der neuen Aufgabe anzupassen. LLM Fine-Tuning erlaubt es die generelle Leistungsfähigkeit eines LLMs für eine Vielzahl von Anwendungen nutzen, von Chatbots für den Kundendienst bis hin zu medizinischen Diagnosetools, und die Effizienz und Genauigkeit der Ausgaben zu steigern.

Häufig verwendete Fine-Tuning Methoden

LLM Fine-Tuning ist zwar eine Technik, die beim Modelltraining verwendet wird, ist aber ein anderer Prozess als das, was gemeinhin als „Training“ bezeichnet wird. Beim Fine-Tuning wird ein LLM weiter trainiert, dessen Gewichte bereits durch das Vortraining aktualisiert wurden. Das Vorwissen des Basismodells wird als Ausgangspunkt genommen und das Modell angepasst, indem es mit einem kleineren, aufgabenspezifischen Datensatz trainiert wird. Zu den bekanntesten Fine-Tuning Methoden gehört beispielsweise das vollständige Fine-Tuning, bei dem alle Gewichtungen angepasst werden können. Das erfordert aber auch das Laden aller Schichten, Gradienten und Optimizer während des Trainings. Bei der parametereffizienten Feinabstimmung (PEFT), auch Adapterabstimmung genannt, wird hingegen lediglich eine Teilmenge der Gewichtungen aktualisiert. Auch das bestärkende Lernen aus menschlichem Feedback (RLHF) ist geeignet um LLMs an menschliche Werte und Vorlieben anzupassen und eignet sich vor allem für Aufgaben mit komplexen oder unklar definiertn Zielen, z.B. Witze. Dabei bewerten Menschen von einem LLM generierten Output, der über eine Belohnungsfunktion wieder in das Modell einfließt.

Feature Extraction

Bei Feature Extraction werden mehrere Variablen zu Gruppen (oder Features) zusammengefasst. Dadurch nimmt die zu verarbeitende Datenmenge ab, ohne dass relevante Informationen verloren gehen. Um sicherzustellen, dass Features korrekt extrahiert werden, ist es wichtig, geeignete Methoden und Techniken zur Auswahl von Features zu verwenden, z.B. statistische Analysen, Fachwissen oder ML Algorithmen. Im Kontext von LLMs versteht man unter Feature Extraction die Identifikation und Isolation relevanter Merkmale in Sprachdaten. Bei dieser Methode wird das vorab trainierte LLM als fester Merkmalsextraktor behandelt. Ein LLM wurde bereits anhand eines umfangreichen Datensatzes trainiert und hat bereits wichtige Sprachmerkmale gelernt, die für eine bestimmte Aufgabe umfunktioniert werden können. Ein Modell, das beispielsweise mit Gedichten trainiert wurde, beherrscht Grammatik auf einem sehr hohen Niveau. Man könnte die letzten Schichten des Modells anhand aufgabenspezifischer Daten trainieren, beispielsweise Zeitungsartikel, um es auf deren Stil „einzustellen“. Der Prozess, Features zu isolieren und auf ein anderes Modell zu übertragen, wird auch als Transferlernen bezeichnet.

Weitere Fine-Tuning Methoden

Fine-Tuning ist eine leistungsstarke Technik, um vorab trainierte LLMs an bestimmte Aufgaben  oder Domänen anzupassen. Dabei wird das LLM anhand eines für die bestimmte Aufgabe relevanten Datensatzes weiter trainiert, um seine Parameter zu verfeinern und seine Leistung zu verbessern.

Supervised Fine-Tuning

Eine gängige Methode für das Fine-Tuning von LLMs für bestimmte Aufgaben ist Supervised Finetuning oder überwachte Feinabstimmung. Hierbei zeigen Menschen dem LLM anhand von Beispielen, wie man auf bestimmte Fragen antworten soll. Hierfür werden in der Regel von Menschen erstellte Trainingsdaten verwendet, die aus Eingaben und Zielausgaben bestehen, die als solche gekennzeichnet sind. Das LLM lernt Ein- und Ausgaben unter Minimierung einer Verlustfunktion zuzuordnen, die aus Fehlzuordnungen aus Vorhersagen des Modells und tatsächlichen Kennzeichnungen abgeleitet wird. Für Textklassifizierung, die Beantwortung von Fragen und Textgenerierung, bei denen das gewünschte Verhalten klar ist, funktioniert diese Technik gut.

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Auf Deutsch auch manchmal als verstärkendes Lernen aus menschlichem Feedback bezeichnet ist RLHF eine Technik zur Verbesserung des Verhaltens von LLMs durch menschliche Eingaben. Dabei bewerten Menschen den Output des LLMs und geben ihr Feedback zur Qualität und Relevanz des Outputs. Die Ergebnisse dieses Feedbacks werden dann verwendet, um ein Belohnungsmodell zu trainieren, das menschliche Vorlieben vorhersagt. Mithilfe von verstärkendem Lernen wird das LLM dann weiter trainiert, um die vom Belohnungsmodell gegebenen Belohnungen zu optimieren. Dies ein iterativer Prozess, bei dem das LLM über Zeit lernt, sich besser an menschlichen Werten und Wünschen auszurichten.

Bewährte LLM Fine-Tuning Praktiken

Auch beim LLM Fine-Tuning gibt es mittlerweile bewährte Praktiken, an denen Sie sich orientieren sollten, um gute Ergebnisse zu erzielen. Wichtig ist, dass die für Fine-Tuning verwendeten Daten von angemessener Qualität und für die Aufgabe relevant sind. Performance Verbesserung steht in Zusammenhang mit gut kuratierten Daten, die sich durch präzise Kennzeichnung und viele verschiedene Beispiele auszeichnen, die verschiedene Situationen und Szenarien umfassen. Aber auch andere Faktoren wie eine sorgfältige Auswahl geeigneter Hyperparameter wie Lernrate, Batchgröße und Anzahl der Epochen wirken sich auf die Performance aus. Lernratenpläne, adaptive Lernratenalgorithmen und Optimierungsmethodenfür Hyperparameter wie Rastersuche oder zufällige Suche spielen eine Schlüsselrolle bei der Bestimmung der optimalen Lernrate für verschiedene Modelle und Datensätze. Regelmäßige Überwachung der gesamten Dynamik beim Fine-Tuning und gründliche Experimente sind unerlässlich, um optimale Ergebnisse bei LLM Fine-Tuning zu erzielen. Die Anwendung von Best Practices beim LLM Fine-Tuning hilft Ihnen, eine gesunde Balance zwischen Konvergenzgeschwindigkeit und Optimierungsstabilität zu finden.

LLM Fine-Tuning Daten aufbereiten

Die Aufbereitung Ihrer Daten vor dem LLM Fine-Tuning ist ein wichtiger erster Schritt. Je besser die Qualität und Quantität der verwendeten Trainingsdaten, desto besser ist die Leistung des Modells. Dabei sollten Sie die Daten von Rauschen und Inkonsistenzen bereinigen, den Datensatz gegebenenfalls erweitern, um möglichst vielfältige und variable Beispiele abzudecken und die Daten in ein Format bringen, das ein LLM konsumieren kann. Das LLM sollte letztendlich aus einer Stichprobe lernen, die den Zielbereich auch repräsentiert. Indem Sie vor dem Fine-Tuning alle relevanten Anforderungen an Trainingsdaten berücksichtigen, können Sie Verzerrungen oder Performance Probleme von Anfang an einen Riegel vorschieben.

Wahl eines geeigneten LLMs

Die Wahl eines für die jeweilige Aufgabe oder Domäne passenden vorab trainierten LLMs ist ein wichtiger Schritt vor dem Fine-Tuning. Dabei sollten Sie Faktoren wie die Größe und Architektur des LLMs, sowie die Trainingsdaten berücksichtigen, mit denen es vorab trainiert wurde. Große LLMs kommen häufig mit einer besseren Leistung, sind jedoch wesentlich rechenintensiver. Bei der Architektur sollten Sie darauf achten, dass diese der Art der vorgesehenen Aufgabe entspricht, sei es Textgenerierung, Klassifizierung oder Beantwortung von Fragen. Um effektives Transferlernen sicherzustellen, sollten auch die vorab verwendeten Trainingsdaten für die Zieldomäne relevant sein. Eine sorgfältige Wahl des LLMs spart Ihnen viel Zeit und Ausgaben für Ressourcen beim Fine-Tuning.

Anwendungsbereiche für LLM Fine-Tuning

Es gibt eine Vielzahl von Anwendungsbereichen für LLM Fine-Tuning, darunter bei der Entwicklung spezialisierter Chatbots, die Entwicklung neuer kreativer Textformate, bessere maschinelle Übersetzungen und viele andere. Indem LLMs an bestimmte Bereiche und Aufgaben angepasst werden, wird das Potenzial dieser Modelle weiter erschlossen und Innovation in vielen verschiedenen Branchen gefördert.

Sentimentanalyse

Die maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht großformatige Sentimentanalyse, die früher in manueller Kleinarbeit durchgeführt werden musste. LLMs sind nach Fine-Tuning in der Lage die in einem Textstück zum Ausdruck gebrachte Stimmung zu analysieren. Als Trainingsdaten werden dabei annotierte Textdaten verwendet, anhand derer das LLM lernt, Text als positiv, negativ oder neutral zu klassifizieren. Großformatige Sentimentanalyse findet Anwendung im Social Media Monitoring, bei der Analyse von Kundenfeedback und in der Marktforschung. Neue Einsichten in die Einstellungen von Social Media Usern, Konsumenten und Wählern helfen, Trends zu erkennen, Kundenzufriedenheit zu verbessern und Programme und Botschaften besser an Präferenzen auszurichten.

Bereicherung KI-gestützter Chatbots

Chatbots sind Computerprogramme, die entwickelt wurden, um mit Menschen auf menschenähnliche Art und Weise zu kommunizieren. Viele KI-gestützte Chatbots basieren mittlerweile auf generativen LLMs, die durch Fine-Tuning angepasst werden. Solche Anpassungen sind nötig, wenn die Kommunikation viel branchenspezifische Sprache oder Sprache, die stark von der normalen Hochsprache abweicht, umfasst. Das trifft beispielsweise auf rechtswissenschaftliche Sprache, auf Gamer aber auch in der Medizin zu.

LLM Fine-Tuning als Katalysator für die Verbreitung von LLMs

LLM Fine-Tuning ist eine Technik, die es erlaubt, das Potential stark genereller Sprachmodelle auszuschöpfen und generative künstliche Intelligenz in verschiedenen Branchen zu nutzen. Eine sorgfältige Wahl eines foundational LLMs, qualitativ hochwertige Fine-Tuning Daten und passende Fine-Tuning Methoden gepaart mit der Anwendung bewährter LLM Fine-Tuning Praktiken können zu einer erfolgreichen Verbreitung von LLMs in unterschiedlichen Branchen beitragen. Kontinuierliche Fortschritte in der LLM Entwicklung bedeuten, dass wir branchenübergreifend weitere innovative und wirkungsvolle Anwendungsfälle erleben werden.