Fine Tuning vs. Prompt Engineering: GPT-4, PaLM 2, BARD... die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz werden immer zahlreicher. Und vor allem werden sie für jeden zugänglich.
Nicht nur Datenexperten, sondern auch Unternehmer, Marketingfachleute und sogar Studenten, die sich einen kleinen Anstoß wünschen.
Die Nutzung dieser generativen KI-Lösungen ist jedoch nicht einfach. Durch ihre Demokratisierung wird deutlich, wie wichtig es ist, die Ergebnisse zu optimieren. Hier kommen das Prompt Engineering und das Fine-Tuning ins Spiel.
Worum handelt es sich dabei? Was sind die Unterschiede zwischen diesen beiden Begriffen? Das werden wir herausfinden.
Fine Tuning vs. Prompt Engineering - Was ist Fine-Tuning?
Trotz ihres Namens sind KI-Modelle nicht „intelligent“. Hinter der vermeintlichen Intelligenz verbirgt sich vor allem die Fähigkeit, Beziehungen in großen und komplexen Datensätzen zu finden. Die Datenmengen sind jedoch so groß, dass Large Language Models (LLM) auf Optimierungstechniken angewiesen sind. Dazu gehört auch das Fine-Tuning.
Definition von Fine-Tuning
Diese Technik ist Teil des Pre-Trainings von Modellen und zielt darauf ab, die Spezialisierung eines Modells zu verstärken, das auf eine breitere Datenverteilung trainiert wurde.
Es gibt Modelle, die allgemeine Aufgaben ausführen können. Und andere, die in der Lage sind, spezifische Aufgaben auszuführen. Gerade in diesem zweiten Fall macht Fine-Tuning Sinn.
Die Idee ist dann, spezifisch auf die Bedürfnisse des Nutzers einzugehen. Ein Chatbot für den Kundensupport eines Bekleidungsunternehmens wird z. B. anders trainiert als ein Chatbot, der medizinische Vordiagnosen erstellen soll.
Das Ziel von Fine-Tuning ist es dann, die Leistung eines bestehenden Modells zu optimieren, indem es auf bestimmte Daten neu trainiert wird. Durch die Anpassung der Gewichte und Parameter des Modells ermöglicht diese Technik einem KI-System, sich an spezifischere Aufgaben anzupassen.
Erfolgreiches Fine-Tuning
Um die Leistung des KI-Systems durch Fine-Tuning zu verbessern, muss zwei Parametern besondere Aufmerksamkeit geschenkt werden:
- Die Datenqualität: Um spezifische Aufgaben zu erfüllen, müssen auch die präsentierten Datensätze spezifisch sein.
- Die Trainingsschritte: Es geht nicht nur darum, das Modell zu trainieren, um die Daten zu kontextualisieren, sondern auch darum, es zu den besten Ergebnissen zu führen. Dazu ist es notwendig, ein System des Feedbacks durch menschliche Bewertungen einzurichten.
Fine Tuning vs. Prompt Engineering - Was ist Prompt Engineering?
Wie Fine-Tuning zielt auch Prompt Engineering darauf ab, die Leistung des Machine-Learning-Modells zu verbessern. Aber hier geht es nicht so sehr um das Training des Modells, sondern vielmehr um die Ergebnisse, die durch die Prompts erzielt werden.
Zur Erinnerung: Prompts (auch Aufforderungen oder geführte Nachrichten genannt) sind die Anfragen eines Nutzers an eine generative KI-Anwendung (wie ChatGPT). Und es ist genau die Qualität dieser Anfragen (die prompten Inputs), die die Qualität des Ergebnisses (den Output) bestimmt.
Konkret heißt das: Wenn du eine Anfrage eingibst, zerlegt die künstliche Intelligenz den Prompt, um seine Bedeutung und Absicht zu verstehen.
Wenn du eine recht allgemeine Frage stellst, wird das KI-System dir eine Antwort geben, die auf den Daten basiert, die ihm zur Verfügung stehen. Da es aber nicht unbedingt deine Absicht verstanden hat, kann es sein, dass es eine falsche Antwort gibt. Wenn du hingegen einen präzisen Prompt lieferst, indem du deine Absicht und den Kontext erklärst, wird die künstliche Intelligenz eher in der Lage sein, auf deine Anfrage zu antworten.
Beim Prompt Engineering geht es also darum, die Antworten der ML-Modelle zu lenken, indem man spezifische Anfragen formuliert. Um deine Prompts erfolgreich zu gestalten, zögere nicht, immer spezifischere Fragen zu stellen und verschiedene Möglichkeiten zu testen, wie du deine Anweisungen formulieren kannst.
Fine Tuning vs. Prompt Engineering - Was sind die Unterschiede?
Fine-Tuning und Prompt Engineering sind zwei Techniken zur Optimierung von KI. Es ist jedoch wichtig, die Unterschiede zwischen diesen beiden Methoden zu kennen:
- Das Ziel: Prompt Engineering konzentriert sich stärker darauf, relevante Ergebnisse zu liefern, während Fine-Tuning darauf abzielt, die Leistung des Machine-Learning-Modells zu verbessern, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen.
- Die Methode: Prompt Engineering basiert auf Input-Indikationen. Diese müssen detaillierter sein, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
- Die Leistung des Fine-Tuning wiederum beruht auf dem Training eines Modells und der Integration neuer spezifischer Daten.
- Kontrolle: Beim Prompt Engineering hat der Nutzer die volle Kontrolle über die Ergebnisse. Im Gegensatz dazu zielt Fine-Tuning darauf ab, dem Computer mehr Autonomie zu geben, damit er in der Lage ist, die gewünschten Ergebnisse zu liefern.
- Mittel: Prompt Engineering erfordert nicht unbedingt Ressourcen. Umso mehr, als viele Anwendungen der generativen KI kostenlos sind. Daher kann jede Person ihre Prompts verfeinern, um die Ergebnisse zu optimieren. Im Gegensatz dazu benötigt Fine-Tuning große Ressourcen, sowohl für das Training der Modelle als auch für das Hinzufügen großer Datenmengen.
Wie meistere ichFine Tuning vs. Prompt Engineering ?
Fine Tuning vs. Prompt Engineering sind zwar unterschiedlich, haben aber ein gemeinsames Ziel: die Genauigkeit und Relevanz der Antworten zu verbessern, die von generativen KI-Modellen generiert werden.
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