Fine-Tuning eines Chat GPT AI Model LLM.

Fine-Tuning eines Chat GPT AI Model LLM

Einleitung

Es gibt drei grundsätzliche Wege, wenn Sie ein LLM mit eigenen Antworten und basierend auf eigenen (möglicherweise privaten und vertraulichen) Daten betreiben möchten.

  1. Eigenes LLM trainieren
  2. Ein bestehendes LLM fine-tunen
  3. Ein Standardmodell verwenden, aber einen langen Kontext mit Informationen nutzen, um Antworten für Ihre Domäne zu verbessern (RAG)

In einer idealen Welt würde jeder einfach sein eigenes LLM trainieren. Dies würde jedoch heute Millionen oder sogar Milliarden Dollar kosten, was es nur für Unternehmen wie Google, Facebook und Microsoft erschwinglich macht. Und es würde auch sehr lange dauern. Es ist für den Durchschnittsbürger (wie mich) nicht erschwinglich.

Die zwei kosteneffizienten Alternativen sind:

  • Fine-Tuning eines bestehenden Modells und
  • Verwendung eines RAG mit einem bestehenden Modell.

Wir haben bereits den RAG-Ansatz hier untersucht

Dieser Artikel konzentriert sich auf Optionen zum Fine-Tuning eines OpenAI ChatGPT Modells. Los geht’s!

Warum ein GPT-Modell fine-tunen?

Fine-Tuning ermöglicht es Ihnen, ein vortrainiertes Modell besser an Ihre spezifischen Bedürfnisse und Anwendungen anzupassen. Dieser Prozess kann die Qualität der Ergebnisse deutlich über das hinaus verbessern, was durch einfaches Prompting erreicht werden kann. Hier sind einige wichtige Vorteile des Fine-Tunings:

  • Höhere Ergebnisqualität: Fine-Tuning kann präzisere und zuverlässigere Ausgaben liefern, indem mit einer größeren Anzahl von Beispielen trainiert wird, als in einen einzelnen Prompt passen.
  • Kosteneffizienz: Durch die Reduzierung der Notwendigkeit langer Prompts (RAG-Ansatz) sparen fine-getunte Modelle Token-Verbrauch und senken die Latenz. Ein fine-getuntes Modell kann anfangs etwas teurer sein (Trainingskosten), kann aber im häufigen Einsatz viel günstiger zu betreiben sein. Es ermöglicht potenziell auch die Verwendung günstigerer Basismodelle (4o-mini).
  • Aufgabenspezialisierung: Fine-Tuning ermöglicht es Modellen, spezifische Aufgaben, Stile oder Tonalitäten zu bewältigen, was sie ideal für Nischenanwendungen macht.

Erste Schritte mit Fine-Tuning

Das Fine-Tuning eines GPT-Modells umfasst mehrere wichtige Schritte, die dank OpenAIs intuitiver Oberfläche unkompliziert sind. Nachfolgend finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die Ihnen hilft, den Prozess effektiv zu durchlaufen.

Schritt 1: Trainingsdaten vorbereiten

Beginnen Sie mit dem Sammeln relevanter Input-Output-Paare, die widerspiegeln, wie das Modell antworten soll. Wenn Sie zum Beispiel einen Kundenservice-Chatbot entwickeln, sammeln Sie typische Fragen und deren beste Antworten. Formatieren Sie diese Daten in eine JSON Lines Datei (.jsonl), wobei jede Zeile dem Chat Completions API Format folgt.

{"messages": [{"role": "user", "content": "What is your refund policy?"}, {"role": "assistant", "content": "You can request a refund within 90 days of purchase."}]}
{"messages": [{"role": "user", "content": "What is the phone number of the service desk?"}, {"role": "assistant", "content": "The phone number of the service desk is +1-232-256-7420"}]}

Schritt 2: Bei OpenAI anmelden

Greifen Sie auf die OpenAI-Plattform über das Developer Dashboard zu, nicht über die ChatGPT-Oberfläche. Diese Plattform bietet alle notwendigen Tools für das Fine-Tuning.

Schritt 3: Trainingsdatei hochladen

Navigieren Sie zum Fine-Tuning-Bereich und laden Sie Ihre vorbereitete .jsonl-Datei hoch. Dieser Schritt ist entscheidend für die Vorbereitung des Fine-Tunings.

Schritt 4: Fine-Tuning-Job starten

Nach dem Hochladen Ihrer Daten starten Sie einen Fine-Tuning-Job, indem Sie das entsprechende Basismodell auswählen (z.B. gpt-4o-mini). Sie können Einstellungen wie die Lernrate anpassen, aber die Standardeinstellungen sind in den meisten Fällen ausreichend.

Schritt 5: Fortschritt überwachen

Nutzen Sie das Fine-Tuning-Dashboard, um den Status Ihres Jobs zu verfolgen. Nach Abschluss erhalten Sie eine neue Modell-ID, die Sie in Ihren API-Aufrufen verwenden können.

Schritt 6: Ihr fine-getuntes Modell verwenden

Wenn Ihr fine-getuntes Modell bereit ist, testen Sie es mit verschiedenen Prompts, um seine Leistung zu bewerten. OpenAIs Playground kann ein nützliches Tool sein, um Antworten verschiedener Modelle zu vergleichen.

Schritt 7: Evaluieren und Deployen

Bewerten Sie die Leistung des Modells, um sicherzustellen, dass es Ihren Erwartungen entspricht. Es ist essenziell, ein Test-Framework um Ihr getuntes Modell aufzubauen, das Evals verwendet. Evals sind für AI das, was Tests für Software Engineering sind. Man kann es ohne Evals machen, aber dann wird es schlecht. OpenAI hat ihr Evals-Framework veröffentlicht, das auf GitHub verfügbar ist.

Falls nötig, verfeinern Sie Ihren Datensatz und führen Sie erneut ein Fine-Tuning durch. Wenn Sie zufrieden sind, deployen Sie das Modell in Ihrer Anwendungsumgebung.

Wann Fine-Tuning in Betracht ziehen

Bevor Sie sich in das Fine-Tuning stürzen, ist es entscheidend festzustellen, ob es die richtige Lösung für Ihre Bedürfnisse ist. Fine-Tuning ist besonders vorteilhaft, wenn:

  • Sie ein Modell benötigen, das konsistent komplexen Prompts folgt.
  • Sie einen bestimmten Stil oder eine bestimmte Tonalität etablieren möchten.
  • Sie viele Grenzfälle auf eine bestimmte Weise behandeln müssen.

In Fällen, in denen Prompt Engineering oder ein RAG die gewünschten Ergebnisse erzielen kann, sollten Sie diese Methoden aufgrund ihrer schnelleren Feedback-Schleifen zuerst in Betracht ziehen.

Kosten

Die Kosten hängen vom Modell ab, das Sie fine-tunen möchten, und von der Menge der Eingabedaten. Als Faustregel gilt: Das Fine-Tuning von gpt-4o-mini mit etwa 500 Buchseiten Wissen (Frage-Antwort-Paare) für 4 Epochen kostet Sie ungefähr 2 USD. Es ist nicht sehr teuer, und Sie können leicht erkennen, warum es langfristig günstiger sein könnte als die Verwendung eines größeren Modells mit einem RAG. Die vollständige Preisliste finden Sie hier. Um die Anzahl der Token abzuschätzen, können Sie den OpenAI Token Estimator verwenden.

Fine-Tuning Anwendungsfälle

Fine-Tuning eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen, darunter:

  • Kundensupport: Antworten an Unternehmensrichtlinien und Tonalität anpassen.
  • Content-Erstellung: Stil und Tonalität an Markenrichtlinien anpassen.
  • Datenextraktion: Ausgabe für bestimmte Datenfelder in einem konsistenten Format strukturieren.

Fazit

Fine-Tuning ist überraschend einfach und kosteneffizient. Aber der Einstieg mit einem RAG könnte für viele Anwendungsfälle die vernünftigere und schnellere Alternative sein.

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