Techniken zur Optimierung von LLMs

Heute möchte ich Euch in die spannende Welt der Leistungsmaximierung von großen Sprachmodellen, also Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 entführen, ein Thema, das bei der ersten Entwicklerkonferenz von OpenAI viel Aufmerksamkeit erregt hat. John Allard, der Leiter des Fine-Tuning-Produktteams, und Colin, der Leiter des Solution Teams in Europa bei OpenAI, teilten ihre Einsichten in die Optimierung ihrer leistungstärksten KI-Modelle:

Es ist kein Geheimnis, dass die Optimierung von LLMs eine knifflige Angelegenheit ist. Trotz zahlreicher Frameworks und Tools gibt es keinen universellen Ansatz. Colin und John stellten in einer Session auf OpenAIs Dev Day ein Framework vor, der uns hilft zu verstehen, woran es hapert und wie man es angehen kann.

Ein zentrales Element ist das Verständnis der zwei Optimierungsachsen: Kontextoptimierung und LLM-Optimierung.

Bei der Kontextoptimierung geht es darum, was das Modell wissen muss, um ein Problem zu lösen. LLM-Optimierung fokussiert darauf, wie das Modell handeln muss. Die übliche Vorgehensweise beginnt mit dem Prompt Engineering, das schnell testet und lernt, aber nicht gut skalierbar ist.

Von dort aus geht es entweder zur Retrieval-Augmented Generation (RAG), wenn mehr Kontext benötigt wird, oder zum Fine-Tuning, wenn konsistentere Anweisungsbefolgung gefragt ist. Beide Ansätze können kombiniert werden, um komplexe Probleme zu lösen.

Prompt Engineering ist ein guter Ausgangspunkt und kann für manche Fälle ausreichen. Es erfordert klare Anweisungen, das Zerlegen komplexer Aufgaben in einfachere Teilaufgaben und gibt dem GPT Zeit zum „Nachdenken“. Systematisches Testen von Änderungen ist hier unerlässlich.

RAG ist nützlich, um dem Modell neue Informationen hinzuzufügen und Halluzinationen zu verringern, indem der Inhalt kontrolliert wird. Es ist jedoch nicht geeignet, um ein umfassendes Verständnis eines breiten Themenbereichs einzubetten oder einem Modell einen neuen Sprachstil beizubringen. Hier kommen wir zum Fine-Tuning, einem Prozess, der ein Basismodell in ein spezialisiertes Modell für eine bestimmte Aufgabe transformiert.

Fine-Tuning eignet sich hervorragend, um Wissen, das bereits im Basismodell existiert, zu betonen, den Ton oder die Struktur der Ausgabe des Modells zu ändern und komplexere Anweisungen beizubringen. Es ist jedoch nicht geeignet, um dem Modell neues Wissen hinzuzufügen oder für schnelle Iterationen bei neuen Anwendungsfällen.

Abschließend illustrierten Colin und John ihre Punkte mit Erfolgsgeschichten und Herausforderungen aus der Praxis. Sie zeigten, wie wichtig es ist, den richtigen Ansatz für das spezifische Problem zu wählen, um Zeit und Ressourcen effizient zu nutzen.

Die Optimierung von LLMs bleibt ein dynamisches und herausforderndes Feld, aber mit dem richtigen Verständnis und den passenden Werkzeugen können beeindruckende Ergebnisse erzielt werden.