Verbessern der Leistung durch Optimieren
Lernziele
Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:
- Aufzählen der Vorteile der Optimierung
- Erläutern der Herausforderungen beim Optimieren
- Beschreiben, wann man optimieren sollte
Warum sollte man optimieren?
Kleinere, optimierte Modelle können bei den spezifischen Aufgaben, für die sie trainiert wurden, häufig bessere Leistungen erzielen als größere, teurere Modelle. Außerdem können sie die Leistung des ursprünglichen Modells verbessern. Hier sind einige Vorteile der Optimierung.
Aufgabenspezifische Expertise
Verwenden von speziellem Wortschatz
LLMs beinhalten aus ihrem Vortraining einen breiten Wortschatz. Bei spezialisierten Aufgaben gibt es jedoch häufig eigene Begriffe und Fachausdrücke. Bei der Optimierung wird dieses Vokabular eingeführt und gefestigt, um sicherzustellen, dass das Modell die Fachbegriffe versteht und richtig verwendet.
Nehmen wir beispielsweise ein LLM, das für die Diagnose von Krankheiten auf der Grundlage medizinischer Transkriptionen verwendet wird. Dieses LLM, das mit medizinischen Daten optimiert wurde, wird gegenüber dem Basismodell, dem das erforderliche medizinische Wissen fehlt, eine weitaus bessere Leistung bieten. Eine Optimierung ist daher unerlässlich, wenn es um spezialisierte Bereiche, sensible Daten oder einzigartige Informationen geht, die in den allgemeinen Trainingsdaten nicht ausreichend repräsentiert sind.
Nutzen von konzeptbezogenem Verständnis
Bei allgemeinen Modellen gehen die Daten bei Spezialthemen nicht ausreichend in die Tiefe. Durch die Optimierung mittels aufgabenspezifischer Inhalte gewinnt das Modell ein tieferes, differenziertes Verständnis für das Thema und kann dadurch genauere und aufschlussreichere Antworten geben.
Kosteneffizienz
Einsparen von Rechenressourcen
Es erfordert erhebliche Rechenressourcen und Zeit, ein Modell in der Größenordnung von GPT-4 von Grund auf zu trainieren. Wenn Sie ein vortrainiertes Modell verwenden und es optimieren, können Sie den Großteil der in der Vortrainingsphase durchgeführten Berechnungen wiederverwenden und so Zeit und Ressourcen sparen.
Mehr Dateneffizienz
Für die Optimierung ist in der Regel ein kleineres Datenset erforderlich als für das Training von Grund auf. Dies ist vor allem bei Spezialaufgaben ausschlaggebend, bei denen das Sammeln großer Datenmengen schwierig oder teuer wäre.
Anpassung und Flexibilität
Zuschneiden auf spezifische Anwendungen
Jedes Unternehmen bzw. jede Anwendung kann spezifische Anforderungen aufweisen. Die Optimierung ermöglicht Anpassungen, die sicherstellen, dass das Modell gut auf die spezifischen Anwendungsfälle abgestimmt ist, wie etwa das Generieren personalisierter Marketinginhalte oder das Verstehen benutzergenerierter Inhalte auf ihrer Plattform.
Besserer Umgang mit sensiblen Daten und Compliance
Unternehmen, die mit sensiblen Daten umgehen oder strengen gesetzlichen Auflagen unterliegen, müssen ein Modell eventuell optimieren, um sicherzustellen, dass es die Datenschutzanforderungen erfüllt, die Inhaltsrichtlinien einhält und gemäß den Branchenvorschriften angemessene Antworten generiert, die den Branchenvorschriften entsprechen.
Anpassung an eine bestimmte Ausdrucksweise und einen Stil
Wenn ein Unternehmen möchte, dass ein Modell in einer bestimmten Ausdrucksweise kommuniziert (z. B. förmlich, scherzhaft oder einfühlsam), kann die Optimierung anhand von Daten mit dieser Ausdrucksweise helfen, dieses Ziel zu erreichen.
Verbessern der Benutzererfahrung
Ein optimiertes Modell kann eine bessere Benutzererfahrung bieten, indem es genauere, relevantere und kontextbezogene Antworten erzeugt, die zu einer höheren Kundenzufriedenheit führen. Dies gilt beispielsweise für folgende Anwendungen:
- Chatbots
- Virtuelle Assistenten
- Kundensupportsysteme
Ethische Aspekte und Sicherheitsüberlegungen
Reduzieren von Verzerrungen
Wenn das allgemeine Verhalten oder die Ausgaben eines Modells verzerrt oder problematisch sind, kann eine Optimierung anhand kuratierter Datensets helfen, solche Verzerrungen zu reduzieren.
Filtern unerwünschter Ausgaben
Wenn bei Anwendungsfällen bestimmte Ausgaben unerwünscht sind, wie etwa bei kinderfreundlichen Anwendungen, kann die Optimierung dazu beitragen, dass die Ausgaben des Modells innerhalb sicherer Grenzen bleiben.
Ausschließen sensibler Daten
Achten Sie beim Erstellen Ihres Datensets darauf, dass es keine sensiblen Daten enthält. Dies kann zwar zu besseren Ergebnissen führen, setzt die Daten aber dem Risiko aus, auf unzulässige Weise oder unter falschen Umständen verwendet zu werden.
Kontinuierliche Verbesserung
Iterieren von Feedbackschleifen
Nach der Bereitstellung können die Interaktionen der Benutzer mit dem Modell gesammelt (unter Einhaltung der Datenschutzbestimmungen) und als Feedback verwendet werden. Eine regelmäßige Optimierung auf der Grundlage dieses Feedbacks stellt sicher, dass das Modell weiterhin auf die Bedürfnisse der Benutzer ausgelegt ist und kontinuierlich verbessert wird.
Wettbewerbsvorteil
Schaffen von Alleinstellungsmerkmalen
Auf einem Markt, auf dem mehrere Unternehmen ähnliche Basismodelle verwenden, bietet die Optimierung eine Möglichkeit, sich von anderen abzuheben und eine Modellvariante zu schaffen, die einzigartig und möglicherweise besser für einen bestimmten Kundenkreis oder Aufgabenbereich geeignet ist.
Wann sollte man eine Optimierung durchführen?
Die Entscheidung, ein LLM zu optimieren, hängt von mehreren Faktoren ab, wie etwa Ihrem spezifischen Anwendungsfall, den damit verbundenen Kosten und dem Grad, zu dem das Modell domänenspezifisch sein soll.
Bei allgemeinen Aufgaben wie der Beantwortung von Fragen oder der Zusammenfassung von Dokumenten liefern vortrainierte Modelle wie GPT-3.5, die über APIs leicht verfügbar sind, zufriedenstellende Ergebnisse. Außerdem stellt die Nutzung dieser APIs eine kostengünstige Lösung dar.
Für Aufgaben, die eine umfangreiche Datenverarbeitung oder ein bestimmtes Maß an Fachwissen erfordern, kann eine Optimierung jedoch der richtige Weg sein. Sie versetzt ihr Modell in die Lage, Texte zu verstehen und zu generieren, die dem Fachwissen in einem bestimmten Bereich entsprechen. Dies verbessert die Qualität der Ergebnisse erheblich.
Herausforderungen und Überlegungen
Wenn die Optimierung eines solch tolle Sache ist, warum wird dann nicht gleich jedes LLM für jede erdenkliche Spezialisierung optimiert? Dies liegt daran, dass einiges hinter dem Prozess und den Kriterien für die Optimierung steckt. Hier sind einige der Nachteile, die berücksichtigt werden sollten:
Überanpassung
Ein großes Problem bei der Optimierung ist, wenn ein Modell zu sehr auf Basis eines kleinen Datensets trainiert wird. Es schneidet dann bei diesem Datenset vielleicht außergewöhnlich gut ab, liefert aber bei unbekannten Daten schlechte Ergebnisse.
Katastrophales Vergessen
Eine falsche Optimierung kann dazu führen, dass das Modell einen Teil seines früheren allgemeinen Wissens "vergisst", wodurch es außerhalb des spezialisierten Bereichs weniger effektiv wird.
Datenset mit Verzerrungen
Wenn das Optimierungs-Datenset Verzerrungen aufweist, können diese an das Modell weitergegeben werden. Dies führt dazu, dass das Modell die gleichen Ungenauigkeiten und Verzerrungen lernt. Verzerrungen können aus verschiedenen Quellen stammen, es gibt beispielsweise Verzerrungen durch die Auswahl, durch die Datenerhebung, durch Bezeichnungen oder historisch bedingte Verzerrungen.
- Verzerrungen durch die Auswahl: Die für die Optimierung ausgewählten Daten repräsentieren nicht die gesamte Vielfalt des Problembereichs.
- Verzerrungen durch die Datenerhebung: Die Daten werden so erhoben, dass einige Mitglieder der Zielpopulation mit geringerer Wahrscheinlichkeit erfasst werden als andere.
- Verzerrungen durch Bezeichnungen: Die im Optimierungs-Datenset enthaltenen Anmerkungen oder Bezeichnungen sind von subjektiven Meinungen oder Stereotypen beeinflusst.
- Historisch bedingte Verzerrungen: Die Daten spiegeln historische oder gesellschaftliche Ungleichheiten wider, die von Natur aus ungerecht oder problematisch sind.
Auswahl der Hyperparameter
Werden bei der Optimierung die falschen Hyperparameter-Einstellungen verwendet, kann dies die Leistung des Modells beeinträchtigen oder es sogar untrainierbar machen.
Zusammenfassung
Bei der Optimierung geht es nicht nur darum, ein Modell für eine bestimmte Aufgabe "funktionstüchtig" zu machen, sondern auch darum, die Leistung zu optimieren, die Relevanz zu gewährleisten, Kosteneffizienz zu erzielen und die Ergebnisse sowohl aus funktionalen als auch aus ethischen Gründen anzupassen. Dies sind die wichtigsten Aspekte, die Sie bei der Optimierung prüfen sollten:
- Ist für Ihre Aufgabe Spezialwissen notwendig?
- Verfügen Sie über das spezialisierte Datenset für die Optimierung?
- Verfügen Sie über die Ressourcen, die Zeit und die Rechenleistung?
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