1. Einführung in die Feinabstimmung

1.1. Definition und Vorteile der Modellfeinabstimmung

Feinabstimmung ist ein Konzept im Deep Learning, das sich auf den Prozess des fortlaufenden Trainings auf der Grundlage eines vorab trainierten Modells bezieht, um sich an spezifische Aufgaben oder Datensätze anzupassen. Vorab trainierte Modelle wurden auf massiven Datenmengen trainiert und haben reichhaltige Merkmalsrepräsentationen gelernt. Durch die Feinabstimmung kann die Leistung des Modells für spezifische Aufgaben weiter verbessert werden.

Die Vorteile der Feinabstimmung im Vergleich zum Training von Modellen von Grund auf umfassen hauptsächlich:

  1. Zeit- und Ressourceneinsparung: Vorab trainierte Modelle eliminieren die Zeit- und Rechenressourcen, die für das Training von Grund auf erforderlich sind, insbesondere für große Modelle und komplexe Aufgaben.
  2. Datenwirksamkeit: Für die Feinabstimmung sind in der Regel relativ geringere annotierte Datenmengen erforderlich, um gute Ergebnisse zu erzielen, insbesondere in Bereichen mit knappen Daten.
  3. Transferlernen: Vorab trainierte Modelle lernen aus vielfältigen Daten und die Feinabstimmung kann dieses Wissen auf spezifische Aufgaben übertragen und die Verallgemeinerungsfähigkeit verbessern.
  4. Leistungsverbesserung: Die Feinabstimmung ermöglicht es dem Modell, sich besser an die Anforderungen der spezifischen Aufgabe anzupassen, was dazu beiträgt, die Modellqualität zu verbessern und Fehlerquoten zu reduzieren.

Beispielsweise können Benutzer mithilfe der OpenAI-API das GPT-Modell durch Feinabstimmung anpassen, um qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu erzielen und dabei die mit langen Eingabeaufforderungen verbundenen Kosten zu senken sowie die Latenz zu reduzieren.

1.2. Praktische Anwendungsfälle

Die Feinabstimmung hat sich in verschiedenen praktischen Szenarien als äußerst wirkungsvoll erwiesen. Zum Beispiel:

  • Anpassung von Stilen und Tönen: Durch Feinabstimmung können die Antworten von Chatbots an spezifische Stile oder Töne angepasst werden, wie z. B. formell, humorvoll oder der Sprache einer bestimmten Branche angepasst.
  • Verbesserung der Zuverlässigkeit: In sensiblen Anwendungen wie medizinischen Beratungen oder Rechtsberatungen kann die Feinabstimmung Missverständnisse oder ungenaue Antworten reduzieren und somit die Gesamtzuverlässigkeit verbessern.
  • Behandlung komplexer Eingabeaufforderungen: Einige Aufgaben erfordern die Verarbeitung komplexer Benutzereingaben, und die Feinabstimmung kann dem Modell helfen, diese komplizierten Szenarien besser zu verstehen und genaue Antworten zu liefern.
  • Leistungsverbesserung für spezifische Aufgaben: Für Aufgaben, die nicht durch eine einzelne Eingabeaufforderung klar beschrieben werden können, wie z. B. die Stilübertragung in der Textgenerierung oder das Generieren von Text zu bestimmten Themen, kann die Feinabstimmung die Leistung des Modells erheblich verbessern.

Durch diese Fälle wird deutlich, dass die Feinabstimmung es Modellen ermöglicht, sich besser an spezifische Anwendungsszenarien anzupassen und präzisere und personalisierte Dienste bereitzustellen.

2. Wann ist die Feinabstimmung zu verwenden?

2.1. Analyse der Aufgabenanforderungen

Die Feinabstimmung ist eine Strategie, die angewendet wird, wenn festgestellt wird, dass vorhandene allgemeine Modelle spezifische Anforderungen nicht erfüllen können. Die Feinabstimmung kann erforderlich sein, wenn die Aufgabe folgende Merkmale aufweist:

  • Spezielle Anforderungen hinsichtlich Stil, Ton, Format oder anderen qualitativen Aspekten
  • Notwendigkeit, die Zuverlässigkeit bei der Erzeugung gewünschter Ausgaben zu verbessern
  • Spezifische Ansätze erforderlich bei der Bearbeitung zahlreicher detaillierter Fälle
  • Fähigkeiten oder Aufgaben, die schwer klar durch Eingabeaufforderungen zu spezifizieren sind

Die Schritte zur Bestimmung des Bedarfs an Feinabstimmung umfassen im Allgemeinen:

  1. Versuch der "Eingabeaufforderungs-Entwicklung", Anpassen der Art und Weise, wie Eingabeaufforderungen präsentiert werden, um die Ergebnisse zu optimieren.
  2. Analyse der Wirksamkeit vorhandener Modelle, um die Notwendigkeit der Feinabstimmung festzustellen.
  3. Wenn die Entscheidung zur Feinabstimmung getroffen wird, Vorbereitung relevanter Datensätze für weiteres Training.

2.2. Vergleich zwischen Feinabstimmung und Eingabeaufforderungs-Entwicklung

Feinabstimmung und Eingabeaufforderungs-Entwicklung sind zwei verschiedene Strategien zur Verbesserung der Modellleistung. Die Eingabeaufforderungs-Entwicklung bezieht sich darauf, das Modell zu führen, die erwartete Antwort mithilfe sorgfältig entwickelter Eingabeaufforderungen zu generieren, ohne das Modell selbst zu modifizieren. Es ist oft der erste Schritt zur Leistungsverbesserung, da es einen schnellen Rückkopplungszyklus hat und keine Schulungsdaten erfordert.

In bestimmten Fällen kann das Modell jedoch selbst mit sorgfältig entwickelten Eingabeaufforderungen möglicherweise immer noch Schwierigkeiten haben, die erwarteten Ergebnisse zu erzielen. In solchen Szenarien wird die Feinabstimmung zur notwendigen Wahl, um die Leistung des Modells zu verbessern. Durch Bereitstellung einer großen Anzahl von Beispielen, von denen das Modell lernen kann, kann die Feinabstimmung im Vergleich zur alleinigen Eingabeaufforderungs-Entwicklung bessere Ergebnisse auf unterschiedlichen Aufgaben erzielen.

3. Modelle, die Feinabstimmung unterstützen

OpenAI bietet eine Reihe von Modellen, die die Feinabstimmung unterstützen, einschließlich gpt-3.5-turbo-1106 (empfohlen), gpt-3.5-turbo-0613, babbage-002, davinci-002 und das experimentell zugängliche gpt-4-0613. Diese Modelle können durch Feinabstimmung weiter trainiert werden, um sich an spezifische Benutzeranforderungen anzupassen.

Die Feinabstimmung ist nicht nur auf neue Datensätze anwendbar, sondern Benutzer können auch die Feinabstimmung an Modellen fortsetzen, die zuvor bereits feinabgestimmt wurden. Dies ist besonders nützlich, wenn weitere Daten erhalten werden und es erforderlich ist, das Modell ohne Wiederholung der vorherigen Trainingsschritte weiter zu optimieren.

Für die meisten Benutzer ist gpt-3.5-turbo aufgrund seiner zufriedenstellenden Ergebnisse und seiner Benutzerfreundlichkeit die bevorzugte Wahl. Angesichts kontinuierlicher Verbesserungen und spezifischer Benutzerbedürfnisse kann OpenAI die Bandbreite der Modelle, die die Feinabstimmung unterstützen, weiter aktualisieren und erweitern.

4. Vorbereitung der Trainingsdaten

4.1. Datensatzformat

Für die Durchführung der Feinabstimmung müssen Sie einen Datensatz vorbereiten, der die spezifischen Formatanforderungen erfüllt. Typischerweise enthält dieser Datensatz eine Reihe von Eingaben und ihren entsprechenden erwarteten Ausgaben. Die Feinabstimmungs-API von OpenAI unterstützt zwei Hauptdatenformate: das Dialogmodell und einfache Frage-Antwort-Paare.

Das Datensatzformat des Dialogmodells wird häufig für das Modell gpt-3.5-turbo verwendet. Jedes Beispiel ist in Form eines Gesprächs organisiert, bei dem jede Nachricht eine Rolle, einen Inhalt und optional einen Namen hat. Die Struktur des Beispieldatensatzes sieht wie folgt aus:

{
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher Assistent."},
    {"role": "user", "content": "Wie ist das Wetter heute?"},
    {"role": "assistant", "content": "Das Wetter heute ist klar und geeignet zum Rausgehen."}
  ]
}

Jeder Fall muss im JSON-Lines-Format formatiert werden, wobei jede Zeile eine Trainingseinheit darstellt, zum Beispiel:

{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv ist ein sachlicher Chatbot, der auch sarkastisch ist."}, {"role": "user", "content": "Was ist die Hauptstadt von Frankreich?"}, {"role": "assistant", "content": "Paris, als ob das nicht schon jeder wüsste."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv ist ein sachlicher Chatbot, der auch sarkastisch ist."}, {"role": "user", "content": "Wer hat 'Romeo und Julia' geschrieben?"}, {"role": "assistant", "content": "Oh, nur so ein Typ namens William Shakespeare. Schon mal von ihm gehört?"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv ist ein sachlicher Chatbot, der auch sarkastisch ist."}, {"role": "user", "content": "Wie weit ist der Mond von der Erde entfernt?"}, {"role": "assistant", "content": "Etwa 384.400 Kilometer. Geben oder nehmen Sie ein paar, als ob das wirklich wichtig wäre."}]}

Das Datensatzformat der einfachen Frage-Antwort-Paare eignet sich für Modelle wie babbage-002 und davinci-002. Das Format ist einfacher und besteht aus einem Paar Anregung und Vervollständigung. Ein Beispiel sieht wie folgt aus:

{
  "prompt": "Wie ist das Wetter heute?",
  "completion": "Das Wetter heute ist klar und geeignet zum Rausgehen."
}

Ebenso beansprucht jedes Trainingsexemplar eine Zeile, zum Beispiel:

{"prompt": "<Anregungstext>", "completion": "<idealer generierter Text>"}
{"prompt": "<Anregungstext>", "completion": "<idealer generierter Text>"}
{"prompt": "<Anregungstext>", "completion": "<idealer generierter Text>"}

Bei der Erstellung der Feinabstimmungsdaten sollten Sie jede Anweisung oder Anregung sorgfältig beachten, um eine Konsistenz zwischen den Trainingseinheiten sicherzustellen und alle erwarteten Anwendungsszenarien so weit wie möglich abzudecken.

4.2. Aufteilung der Trainings- und Testdaten

Nach der Erstellung des Feinabstimmungsdatensatzes ist es entscheidend, den Datensatz ordnungsgemäß in Trainings- und Testsets aufzuteilen. Typischerweise wird der Datensatz in zwei Teile unterteilt, wobei der Großteil für das Training des Modells verwendet wird (in der Regel 70% bis 90%) und der verbleibende Teil für Tests (10% bis 30%). Diese Aufteilung hilft dabei, die Leistung des Modells auf ungesehenen Daten zu validieren und seine Leistung rigoros zu bewerten.

Die Datenaufteilung kann manuell oder durch das Schreiben von Code zur Aufteilung erfolgen, was in den nachfolgenden Abschnitten darüber erklärt wird, wie das Modell mithilfe der Testdaten evaluiert wird.

5. Erstellung des feinabgestimmten Modells

5.1. Auswahl des richtigen vorab trainierten Modells

Bevor Sie mit dem Feinabstimmungsprozess beginnen, ist die Auswahl des richtigen vorab trainierten Modells entscheidend für den Erfolg der Aufgabe. Hier sind einige Vorschläge zur Auswahl des geeigneten vorab trainierten Modells:

  1. Aufgabentyp: Basierend auf der Art Ihrer Aufgabe, wie z.B. Sprachverständnis, Generierung oder domänenspezifische Fragebeantwortung, wählen Sie das Modell, das am besten zu diesen Aufgaben passt. Zum Beispiel ist das Modell gpt-3.5-turbo für die meisten Szenarien geeignet, da es Leistung und Benutzerfreundlichkeit ausgleicht.

  2. Datenmenge: Wenn Sie relativ wenig Schulungsdaten haben, bevorzugen Sie möglicherweise ein kleineres Modell wie babbage-002, da es weniger Daten für die Parameterabstimmung erfordert.

  3. Leistungsanforderungen: Für Szenarien, die eine komplexere und feiner abgestimmte Aufgabenverarbeitung erfordern, sollten Sie das leistungsstärkere Modell davinci-002 in Betracht ziehen.

  4. Kostenüberlegungen: Unterschiedliche Modelle haben unterschiedliche Rechen- und Speicheranforderungen. In der Regel verursachen größere Modelle höhere Kosten. Balancieren Sie entsprechend Budget und Leistungsanforderungen.

  5. Experimentelle Funktionen: Das Modell gpt-4-0613 befindet sich derzeit in der experimentellen Phase. Wenn Sie die neueste Technologie ausprobieren möchten und experimentelle Schnittstellen tolerieren können, erwägen Sie eine Beantragung des Zugriffs.

5.2. Feinabstimmungsprozess

Der Feinabstimmungsprozess umfasst mehrere Schritte wie die Vorbereitung von Daten, das Hochladen von Dateien, das Erstellen von Schulungsaufgaben und die Überwachung des Fortschritts. Hier ist eine detaillierte Aufschlüsselung:

5.2.1. Daten Vorbereitung

Bereiten Sie ausreichend Schulungs- und Testdaten gemäß der Ziel-Aufgabe vor und stellen Sie sicher, dass das Datenformat den Anforderungen entspricht, z.B. im JSON-Zeilen (.jsonl) Format. Bitte beachten Sie die vorherigen Kapitel für Details zum Inhalt.

5.2.2. Daten Hochladen

Laden Sie Ihre Schulungsdatendateien über die OpenAI-Files-API hoch und geben Sie den Zweck der Datei als fein-tun an, wie unten gezeigt:

   curl https://api.openai.com/v1/files \
     -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
     -F purpose="fein-tun" \
     -F file="@meinedaten.jsonl"

Nach erfolgreichem Hochladen erhalten Sie eine Datei-ID, die für die nachfolgenden Modellschulungsaufgaben verwendet werden soll.

5.2.3. Erstellen von Schulungsaufgaben

Starten Sie die Feinabstimmungsaufgaben mit den OpenAI-SDK- oder CLI-Tools, indem Sie die erforderlichen Parameter und das Modell angeben. Zum Beispiel:

   from openai import OpenAI
   client = OpenAI()

   client.fine_tuning.jobs.create(
     training_file="datei-abc123", 
     model="gpt-3.5-turbo"
   )

Der Parameter training_file gibt die Schulungsdatendatei-ID an, und der Parameter model gibt das zu verwendende Modell für das Training an.

5.2.4. Überwachung von Schulungsaufgaben

Folgendes veranschaulicht, wie man Schulungsergebnisse mithilfe von Python abfragen kann:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

client.fine_tuning.jobs.list(limit=10)

client.fine_tuning.jobs.retrieve("ftjob-abc123")

client.fine_tuning.jobs.cancel("ftjob-abc123")

client.fine_tuning.jobs.list_events(fine_tuning_job_id="ftjob-abc123", limit=10)

client.models.delete("ft:gpt-3.5-turbo:acemeco:suffix:abc123")

6. Parameteranpassung während des Feinabstimmungsprozesses

6.1 Verständnis und Anpassung von Hyperparametern

Hyperparameter sind Parameter, die vor dem Modelltraining festgelegt werden und in der Regel nicht aus den Daten gelernt werden können. Hier sind ein paar wichtige Hyperparameter:

  • Anzahl der Epochen (n_epochs): Dies bestimmt, wie oft Ihr Modell den gesamten Datensatz durchlaufen wird. Zu viele Epochen können zu Überanpassung führen, während zu wenige dazu führen können, dass das Modell nicht ausreichend lernt.

  • Lernrate (learning_rate_multiplier): Die Lernrate bestimmt das Ausmaß, in dem das Modell seine Gewichte in jeder Iteration aktualisiert. Eine zu hohe Lernrate kann zu Instabilität im Lernprozess führen, während eine zu niedrige Rate den Lernprozess verlangsamen kann.

  • Batch-Größe (batch_size): Die Batch-Größe bestimmt, wie viele Trainingsinstanzen bei jedem Modellupdate berücksichtigt werden. Eine größere Batch-Größe hilft beim Stabilisieren des Trainings, kann jedoch den Speicherdruck erhöhen.

Die Anpassung von Hyperparametern erfordert in der Regel wiederholte Experimente, um die optimale Parameterkombination zu finden.

Beispiel zur Initiierung der Feinabstimmungsaufgabe mit Hyperparametern:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

client.fine_tuning.jobs.create(
  training_file="file-abc123",
  model="gpt-3.5-turbo",
  hyperparameters={
    "n_epochs":2
  }
)

Der Parameter hyperparameters wird verwendet, um die Hyperparameter festzulegen.

6.2 Iteration und Methoden zur Modellverbesserung

Nach der anfänglichen Feinabstimmung ist möglicherweise eine Iteration erforderlich, um die Leistung des Modells weiter zu optimieren. Hier sind einige Iterationsstrategien:

  • Mehr Daten hinzufügen: Wenn das Modell bei bestimmten Arten von Eingaben schlecht abschneidet, versuchen Sie, mehr Beispiele dieser Eingaben hinzuzufügen.

  • Überprüfung der Datenqualität: Überprüfen Sie, ob die Trainingsdaten inkorrekte oder mehrdeutige Informationen enthalten. Diese Qualitätsprobleme können zu einer schlechten Modellleistung führen.

  • Datenbalance: Stellen Sie sicher, dass die Trainingsdaten Vielfalt und Ausgewogenheit in Kategorien und Stilen aufweisen.

  • Anpassung von Hyperparametern: Wie bereits erwähnt, können die Anpassung der Anzahl der Epochen, der Lernrate und der Batch-Größe die Leistung des Modells wesentlich beeinflussen.

Durch diese Methoden können Sie Ihr feinabgestimmtes Modell schrittweise optimieren, um die beste Leistung zu erzielen.

7. Bewertung und Verwendung von feinabgestimmten Modellen

7.1 Bewertung feinabgestimmter Modelle

Nach Abschluss der Feinabstimmung des Modells ist die Bewertung der Leistung des feinabgestimmten Modells entscheidend. Hier sind einige gängige Bewertungsmethoden:

  1. Vergleich von Beispielen: Verwenden Sie die vorbereiteten Testbeispiele, um den Aufruf des Basismodells und des feinabgestimmten Modells separat durchzuführen, und vergleichen Sie dann die Ausgabenergebnisse, um die Wirksamkeit des feinabgestimmten Modells zu bewerten.

  2. Statistische Metriken: Verfolgen Sie Metriken wie Verlust und Genauigkeit während des Feinabstimmungsprozesses. Der Verlust sollte während des Trainings abnehmen, während die Genauigkeit zunehmen sollte.

  3. A/B-Tests: Entwerfen Sie Experimente, teilen Sie den Verkehr auf und führen Sie sowohl das Basismodell als auch das feinabgestimmte Modell gleichzeitig aus, um Leistungsunterschiede in einer realen Umgebung zu beobachten.

  4. Benutzerfeedback: Sammeln Sie Benutzerfeedback zur Verwendung des Modells, insbesondere für natürlichsprachliche Verarbeitungsaufgaben, bei denen die Benutzerzufriedenheit ein entscheidendes Maß für die Leistung des Modells ist.

7.2 Verwendung von feinabgestimmten Modellen

Die Verwendung eines feinabgestimmten Modells ist sehr einfach. Sie müssen einfach den Namen Ihres feinabgestimmten Modells als Parameter im API-Aufruf übergeben. Hier ist ein Beispielcode zur Verwendung eines feinabgestimmten Modells:

Python Beispiel

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key='Ihr API-Schlüssel')

response = client.chat.completions.create(
  model="Modellname",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "Du bist ein hilfreicher Assistent."},
    {"role": "user", "content": "Hallo!"}
  ]
)
print(response.choices[0].message)

Ersetzen Sie hier "Modellname" durch den spezifischen Namen Ihres feinabgestimmten Modells, beispielsweise "ft:modellname:ihre organisation:ihr feinabstimungsname:id".

Kapitel 7: Best Practices zum Feintuning

Während des Feintuning-Prozesses können wir einige bewährte Verfahren befolgen, um die Leistung des Modells weiter zu verbessern:

  1. Datenqualität: Stellen Sie hochwertige und vielfältige Trainingsdaten sicher, um eine schlechte Modellleistung aufgrund ungenauer oder einzelner Daten zu vermeiden.

  2. Datenverteilung: Die Trainingsdaten sollten alle möglichen Eingabeszenarien abdecken, um die Leistung des Modells in realen Situationen zu gewährleisten.

  3. Inkrementelle Iterationen: Erhöhen Sie allmählich die Trainingsdaten und beobachten Sie die Veränderungen in der Modellleistung, anstatt eine große Menge an Daten auf einmal hinzuzufügen.

  4. Hyperparameter-Anpassung: Passen Sie Hyperparameter wie Lernrate, Batch-Größe und Anzahl der Iterationen auf der Grundlage der Leistung des Modells an.

  5. Kontinuierliche Verbesserung: Das Feintuning eines Modells ist kein einmaliger Prozess. Regelmäßige Iterationen zur Aktualisierung des Datensatzes und des Modells können die Effektivität des Modells kontinuierlich verbessern.

Häufige Probleme und Lösungen:

  • Frage: Was tun, wenn das feinabgestimmte Modell nicht die erwarteten Ergebnisse erzielt?

    • Antwort: Überprüfen Sie sorgfältig die Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten und passen Sie die Trainingsstrategie basierend auf den Auswertungsergebnissen an.

  • Frage: Wie kann man eine schlechte Modellleistung in bestimmten Szenarien verbessern?

    • Antwort: Erhöhen Sie die Trainingsdaten für dieses Szenario, um die Verarbeitungsfähigkeit des Modells in dieser speziellen Situation zu verbessern.

  • Frage: Wie kann man die Kosten während des Feintuning-Prozesses kontrollieren?

    • Antwort: Schätzen Sie im Voraus die Token-Anzahl ab und bewerten Sie die Kosten verschiedener Modelle.

Durch die Integration dieser Vorschläge und Tools können Sie die Effektivität Ihres Modellfeintunings maximieren und sicherstellen, dass der Feintuning-Prozess Ihren Erwartungen und Bedürfnissen entspricht.