Feinabstimmung
Was ist Feinabstimmung (KI)?
Unter Feinabstimmung versteht man beim maschinellen Lernen die Änderung der Parameter eines vorab trainierten Modells, um einer bestimmten Aufgabe oder einem bestimmten Datensatz gerecht zu werden. Das Modell wird anhand von aufgabenbezogenen Daten neu trainiert, wobei das bisherige Wissen erhalten bleibt.
- Wie funktioniert die Feinabstimmung?
- Der Prozess der Feinabstimmung
- Feinabstimmung mit HPE
Wie funktioniert die Feinabstimmung?
Bei der Feinabstimmung handelt es sich um ein Transfer-Lernen, bei dem das Modell sein Wissen nutzt, um bei einer ähnlichen Aufgabe besser abzuschneiden. Die Feinabstimmung eines vorab trainierten Modells führt zu besseren Ergebnissen mit weniger Computing-Ressourcen und Trainingszeit als bei einer Neuentwicklung. Sie ist für moderne Workflows des maschinellen Lernens von entscheidender Bedeutung, da sie für Natural Language Processing und Computer Vision eingesetzt wird, um Modelle an neue Aufgaben oder Datensätze anzupassen.
Der Prozess der Feinabstimmung
Zu den Schritten für die Feinabstimmung des maschinellen Lernens gehören:
- Vortrainierte Modelle: Wählen Sie ein Modell, das auf einem großen Datensatz trainiert wurde und in einer relevanten Aufgabe oder Domäne gut abgeschnitten hat. Natural Language Processing (z. B. BERT, GPT), Computer Vision (z. B. ResNet, VGG) und andere Disziplinen sind allesamt Beispiele für vortrainierte Modelle.
- Definieren Sie die Zielaufgabe: Geben Sie an, für welche Aufgabe oder welchen Datensatz Sie eine Feinabstimmung des Modells vornehmen möchten. Denken Sie an die Stimmungsanalyse, die Kategorisierung von Bildern oder die Erkennung benannter Entitäten.
- Datenvorbereitung: Sammeln und verarbeiten Sie den neuen aufgabenbezogenen Datensatz. Unterteilen Sie die Daten in Trainings-, Validierungs- und Testsätze und bereiten Sie sie entsprechend auf.
- Feinabstimmung des Modells: Mit Hilfe des Gradientenabstiegs wird das zuvor trainierte Modell mit dem neuen Datensatz initialisiert/neu trainiert. Passen Sie Hyperparameter und Lernraten an, um eine Über- oder Unteranpassung zu vermeiden.
- Evaluieren und Validieren: Verfolgen Sie die Leistung des feinabgestimmten Modells in der Validierungsmenge, um Änderungen vorzunehmen. Zur Feinabstimmung der Leistung sind möglicherweise mehrere Trainings und Bewertungen erforderlich.
- Testen und Implementieren: Testen Sie das feinabgestimmte Modell an der Testmenge, um seine Verallgemeinerungsfähigkeit zu bestimmen. Wenden Sie schließlich das fein abgestimmte Schlussfolgerungsmodell in der Praxis an.
- Durch diese Schritte werden die vorab trainierten Modelle an neue Aufgaben oder Datensätze angepasst, was die Leistung und Anwendbarkeit bei vielen Anwendungen des maschinellen Lernens verbessert.
Feinabstimmung mit HPE
HPE (Hewlett Packard Enterprise) ermöglicht die Feinabstimmung mit seiner Machine Learning Data Fabric (MLDES) Plattform, Gen AI Services und Enterprise Computing Lösungen für Gen AI. Jede Komponente erleichtert die Feinabstimmung:
- HPE MLDES: MLDES verwaltet und verarbeitet umfangreiche Machine-Learning-Datensätze. Es rationalisiert die Datenvorbereitung, das Modelltraining und die Bereitstellung für die Feinabstimmung von ML-Modellen. Datenquellen, Versionskontrolle und Zusammenarbeit sind nahtlos in MLDES integriert und vereinfachen die Feinabstimmung.
- HPE AI Services-Gen AI: Die Gen AI-Lösungen von HPE ermöglichen Unternehmen anspruchsvolle Analysen und KI. Zu diesen Services gehören Natural Language Processing, Computer Vision und prädiktive Analysetools und -techniken. Unternehmen können Gen AI-Services nutzen, um vortrainierte Modelle und Frameworks für die Anpassung von Aufgaben oder Datensätzen zu erhalten.
Enterprise Computing von HPE für Gen AI: Die Enterprise Computing-Lösungen von HPE ermöglichen KI-Workloads, einschließlich Feinabstimmung. Diese Lösungen umfassen HPC-Infrastruktur, skalierbaren Speicher und KI-optimierte Cloud-Services. Die Enterprise Computing-Fähigkeiten von HPE würden es Unternehmen ermöglichen, die Feinabstimmung von Abläufen zu erweitern, um veränderten Anforderungen gerecht zu werden und die Leistung von KI-Modellen zu optimieren.
Feinabstimmung und RAG
| Aspekt | Feinabstimmung | RAG (Retrieval Augmented Generation) |
|---|---|---|
| 1. Methodologie | Passt die vortrainierten Modellparameter für bestimmte Aufgaben oder Datensätze an. | Verwendet einen Abrufmechanismus zur Ergänzung von Generierungsaufgaben und kombiniert Abruf- und Generierungsmodelle. |
| 2. Trainingsdaten | Erfordert aufgabenspezifische Trainingsdaten für die Feinabstimmung. | Kann große Textkorpora sowohl für Such- als auch für Generierungskomponenten nutzen. |
| 3. Anpassungsfähigkeit | Bessere Anpassungsfähigkeit an ein breites Spektrum von Aufgaben und Bereichen. | In erster Linie für Aufgaben geeignet, bei denen es um die Generierung mit kontextbezogener Informationsbeschaffung geht. |
| 4. Leistung | Kann mit aufgabenspezifischer Feinabstimmung hohe Leistungen erzielen. | Die Leistung hängt in hohem Maße von der Qualität und Relevanz der abgerufenen Informationen ab. |
| 5. Anwendungsfälle | Weit verbreitet in verschiedenen Bereichen wie NLP, Computer Vision und so weiter. | Besonders vorteilhaft für Aufgaben wie die Beantwortung von Fragen, Dialogsysteme und die Erstellung von Inhalten, die kontextbezogene Informationen erfordern. |
