Einführung in Fine-Tuning mit Promptrepo

Ein allgemeines KI-Modell kommt bei Ihrer Aufgabe nah heran, liegt aber nicht ganz richtig: Es kennt Ihre Kategorien und Ihr Format nicht und längere Prompts helfen nur bis zu einem Punkt. Ein Modell von Grund auf zu trainieren, ist langsam und braucht viele Daten. Feinabstimmung liegt dazwischen: Sie nehmen ein trainiertes Modell und bringen ihm mit Ihren eigenen Beispielen etwas bei. Mit Promptrepo machen Sie das ohne Code aus Google Sheets heraus und das Modell antwortet in Ihren Kategorien und Ihrem Format.

Los geht's. Erstellen Sie Ihr KI-Modell aus einem Beispiel und probieren Sie es beim Lesen aus.

Feinabstimmung bedeutet, ein vortrainiertes KI-Modell zu nehmen und es für eine bestimmte Aufgabe zu optimieren, indem man es mit einem speziellen Datensatz weiter trainiert. Statt ein Modell von Grund auf zu trainieren, baut die Feinabstimmung auf dem auf, was ein Modell schon weiß, und bringt ihm Ihre Aufgabe bei.

Warum KI-Modelle feinabstimmen?

  1. Höhere Genauigkeit: Vortrainierte Modelle sind Allzweckmodelle. Die Feinabstimmung macht sie fachspezifisch und verbessert die Leistung.
  2. Weniger Daten nötig: Da das Modell schon Grundwissen hat, brauchen wir nur einen kleineren, hochwertigen Datensatz.
  3. Mehr Effizienz: Feinabstimmung kann deutlich schneller und günstiger sein, als ein Modell von Grund auf zu trainieren.

Ablauf der Feinabstimmung in Promptrepo

In Promptrepo hat die Feinabstimmung vier Schritte:
  1. Aufgabe festlegen: Klassifizierung, Extraktion oder Generierung
  2. Trainingsdaten vorbereiten: Beispiele zusammenstellen, die das gewünschte Verhalten zeigen
  3. Modell trainieren: Mit Promptrepo auf Ihrem Datensatz feinabstimmen
  4. Bewerten & verbessern: Das Modell anhand der Leistung im echten Einsatz testen und verbessern

Beispiel: Ein Modell für die Klassifizierung von Lebensmitteln feinabstimmen

Angenommen, wir möchten Lebensmittel in verschiedene Kategorien einordnen, etwa Red Meat, Beverages, Cheese oder General Foods. Statt einen Klassifikator von Grund auf zu bauen, stimmen wir ein vorhandenes Modell mit lebensmittelspezifischen Daten fein ab.
Schritte:
  1. Daten sammeln: Erstellen Sie eine Tabelle mit Lebensmittelnamen & ihren jeweiligen Kategorien.
  2. In Promptrepo feinabstimmen: Geben Sie ein Beispiel ein, veröffentlichen Sie das Modell und fügen Sie Ihre Tabelle in sein Google Sheet ein.
  3. Testen & deployen: Das Modell kann jetzt neue Lebensmittel genau einordnen.
Feinabstimmung erstellt aus einer kleinen Menge Ihrer eigenen Beispiele ein genaues Modell. Die nächsten Artikel zeigen, wie Sie mit Promptrepo Modelle für Klassifizierung, Extraktion und Generierung erstellen.

Verwandte Links

Ein Klassifizierungsmodell erstellen
Ein Extraktionsmodell erstellen
Ein generatives Modell erstellen

Zusammenfassung

Wenn ein allgemeines KI-Modell nicht genau genug ist und eines von Grund auf zu trainieren zu viel Arbeit ist, ist Feinabstimmung der Weg dazwischen. Mit Promptrepo erstellen Sie Ihr KI-Modell aus Ihren eigenen Beispielen.

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