Feinabstimmung von Gemma: Tipps & Tricks

Die Verlockung des Fine-Tunings: Jenseits der Grenzen von RAG

RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) sind zwar wertvoll, haben aber oft Schwierigkeiten, die Nuancen und Feinheiten spezialisierter Codebasen oder interner Dokumentationen vollständig zu erfassen. Ihre Abhängigkeit vom Abrufen relevanter Informationen aus einem größeren Korpus kann zu Einschränkungen beim Verständnis kontextspezifischer Muster und Beziehungen führen. Fine-Tuning hingegen bietet das Potenzial, ein Modell mit einem tieferen Verständnis der Zieldomäne auszustatten, was zu genaueren und relevanteren Ergebnissen führt.

Der Prozess der Anpassung von Code für das Fine-Tuning beinhaltet die Umwandlung in ein geeignetes Format, typischerweise eine Reihe von Input-Output-Paaren oder strukturierten Datendarstellungen. Der Aufwand für diese Transformation kann je nach Komplexität und Organisation der Codebasis variieren. Verschiedene Tools und Techniken, darunter Hugging Face-Bibliotheken und Beispielskripte, können diesen Prozess jedoch erheblich rationalisieren.

Navigieren in der Fine-Tuning-Landschaft: Herausforderungen und Überlegungen

Obwohl Fine-Tuning vielversprechend ist, ist es wichtig, die inhärenten Herausforderungen und Kompromisse zu erkennen:

• Abhängigkeit von der Modellversion: Fine-Tuning bindet Sie an eine bestimmte Version eines Basismodells. Ein Upgrade auf neuere Modelle kann es erforderlich machen, den Fine-Tuning-Prozess zu wiederholen, was möglicherweise zusätzliche Zeit- und Ressourcenkosten verursacht.
• Kontinuierliches Fine-Tuning: Wenn sich die zugrunde liegende Codebasis weiterentwickelt, kann das feinabgestimmte Modell veraltet sein. Kontinuierliches Fine-Tuning ist zwar ideal, bringt aber eigene operative Komplexitäten mit sich.
• Die Alchemie des Fine-Tunings: Trotz der Fortschritte auf diesem Gebiet hat Fine-Tuning immer noch ein Element der Kunst. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, sind oft Experimente und eine sorgfältige Parameterabstimmung erforderlich.
• Lifecycle-Management: Die praktischen Aspekte der Verwaltung feinabgestimmter Modelle, einschließlich Datenaktualisierungen, Modellversionierung und Bereitstellungsinfrastruktur, stellen erhebliche Herausforderungen dar, insbesondere in großen Organisationen.

Fine-Tuning in Aktion: Anwendungsfälle aus der Praxis

Trotz dieser Herausforderungen hat Fine-Tuning in verschiedenen Bereichen erfolgreiche Anwendungen gefunden:

• Internes Wissensmanagement: Große Organisationen nutzen Fine-Tuning, um ihre internen Wissensdatenbanken zu verbessern. Indem sie Modelle auf proprietärem Code, Dokumentationen und Workflows trainieren, können sie intelligente Assistenten erstellen, die den spezifischen Kontext der Organisation verstehen.
• Vorausschauende Prozessführung: In komplexen Workflows können feinabgestimmte Modelle die nächsten Schritte in einem Prozess vorhersagen und Benutzer durch komplizierte Aufgaben führen. Beispielsweise kann Software entwickelt werden, um relevante Abschnitte innerhalb einer Benutzeroberfläche (DOM) basierend auf der aktuellen Aktivität des Benutzers hervorzuheben. Das Fine-Tuning beinhaltet in solchen Fällen typischerweise eine Fülle von JSON- und DOM-Daten.
• Code-Vervollständigung und -Generierung: Fine-Tuning, insbesondere Techniken wie ‘fill in the middle’, kann die Fähigkeiten zur Code-Vervollständigung in integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs) erheblich verbessern. Der Prozess beinhaltet normalerweise das Extrahieren eines Codeabschnitts aus einer Datei und das Beauftragen der KI mit der Vorhersage des fehlenden Teils.
• Anwendungen in den Bereichen Finanzen, Recht und Gesundheitswesen: Branchen mit strengen Anforderungen an Datenschutz und Genauigkeit setzen zunehmend auf Fine-Tuning. Dazu gehören Anwendungen wie:
  • Handel und Echtzeit-Datenanalyse
  • Schlagzeilen-Parsing und Signalerstellung
  • Medizinische Diagnose und Dokumentenverarbeitung
• Modelldestillation: Fine-Tuning kann verwendet werden, um das Wissen eines größeren, leistungsfähigeren Modells in ein kleineres, effizienteres Modell zu destillieren. Dies ist besonders nützlich für die Bereitstellung von Modellen auf Geräten mit begrenzten Ressourcen.
• Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) und Direct Preference Optimization (DPO): Organisationen mit umfangreichen Benutzerfeedbackdaten können Fine-Tuning-Techniken wie DPO nutzen, um Modelle an Benutzerpräferenzen anzupassen.
• Vision Language Models (VLMs): Fine-Tuning erweist sich als unschätzbar wertvoll bei der Verbesserung der Fähigkeiten von VLMs, insbesondere bei Aufgaben wie:
  • Extrahieren von Daten aus strukturierten Dokumenten (Formularen, Berichten)
  • Verbesserung des Bildverständnisses und der Bildanalyse
  • Ermöglichung präziser und strukturierter Ausgaben von VLMs

Ein Hinweis zu Vision Language Models:

Die Verwendung kleiner, quantisierter Vision-Modelle (2B-7B Parameter) in Desktop-Anwendungen ist eine besonders interessante Entwicklung. Während sich die Fähigkeiten zum reinen Bildverständnis mit einer leichten LORA-Feinabstimmung möglicherweise nicht drastisch unterscheiden, wird die Fähigkeit, strukturierte, ausführliche und kontextrelevante Ausgaben hervorzurufen, erheblich verbessert. Dieses Fine-Tuning ermöglicht es kleineren Modellen, zuverlässig Ausgaben zu erzeugen, die den Erwartungen nachgelagerter Anwendungen entsprechen.

Fine-Tuning-Strategien und -Techniken

Verschiedene Strategien und Techniken können eingesetzt werden, um den Fine-Tuning-Prozess zu optimieren:

• Low-Rank Adaptation (LoRA): LoRA ist eine speichereffiziente Fine-Tuning-Technik, die sich auf die Aktualisierung nur eines kleinen Teils der Modellparameter konzentriert. Dies ermöglicht das Fine-Tuning größerer Modelle auch auf Hardware mit begrenzten Ressourcen.
• Quantisierung: Die Reduzierung der Präzision von Modellparametern (z. B. auf 4 Bit) kann den Speicherbedarf und die Rechenanforderungen erheblich reduzieren, wodurch Fine-Tuning zugänglicher wird.
• Auswahl der Chat-Vorlage: Die Auswahl der geeigneten Chat-Vorlage ist entscheidend, um sicherzustellen, dass das feinabgestimmte Modell in einer Konversation effektiv interagiert. Viele Benutzer übersehen diesen Schritt, was zu suboptimalen Ergebnissen führt.
• Generalized Rank-Preserving Optimization (GRPO): GRPO ist eine leistungsstarke Technik für das Reasoning-Fine-Tuning, insbesondere wenn keine gelabelten ‘Chain-of-Thought’-Daten verfügbar sind. Es ermöglicht das Fine-Tuning nur mit Eingaben und Ausgaben sowie benutzerdefinierten Belohnungsfunktionen.
• Modellzusammenführung: Techniken wie TIES (eingeführt in mergekit) ermöglichen das Zusammenführen der Gewichte des Basismodells, des feinabgestimmten Modells (Stufenmodell) und des Chat-Modells. Dies kann ein endgültiges Modell erstellen, das die Stärken aller drei beibehält.
• Iteratives Fine-Tuning: Für Suchanwendungen kann das iterative Einspeisen von Code- oder Dokumentenblöcken in das LLM die Leistung verbessern. Dieser Ansatz kann das ‘Heuhaufen’-Problem mildern, bei dem LLMs mit sehr großen Kontexten zu kämpfen haben.

Überlegungen zu Hardware und Infrastruktur

Die Hardwareanforderungen für das Fine-Tuning hängen von der Größe des Modells und den gewählten Techniken ab:

• Einzelne GPU: Für kleinere Modelle und Experimente kann eine einzelne GPU der Consumer-Klasse (z. B. 4090, 5090) ausreichen. Das Training kann jedoch immer noch mehrere Stunden dauern.
• Cloud-basierte GPUs: Online-Dienste wie RunPod, Vast.ai und Google Colab bieten Zugriff auf Hochleistungs-GPUs (z. B. H100) auf Mietbasis. Dies ist oft die kostengünstigste Option für größere Modelle oder längere Trainingsläufe.
• Multi-GPU- und Multi-Node-Skalierung: Obwohl möglich, ist die Skalierung auf mehrere Knoten oder GPUs im Allgemeinen komplexer als die Skalierung innerhalb einer einzelnen Maschine mit größeren und zahlreicheren GPUs.
• Apple Silicon (Mac): Macs mit ausreichendem Unified Memory (z. B. 128 GB) können zum Trainieren von LORA-Adaptern verwendet werden, wenn auch langsamer als NVIDIA-GPUs.

Inferenz und Bereitstellung

Sobald ein Modell feinabgestimmt ist, stellt die Bereitstellung für die Inferenz eigene Überlegungen an:

• Selbsthosting: Selbsthosting ermöglicht mehr Kontrolle und Anpassung, erfordert aber die Verwaltung der Infrastruktur. Tools wie vLLM (für die Inferenz) und Tunneling-Lösungen (z. B. SSH-basiert) können diesen Prozess vereinfachen.
• Serverlose LoRA-Anbieter: Dienste wie Together AI bieten die serverlose Bereitstellung von LoRA-Adaptern an, wodurch die Notwendigkeit der Verwaltung der Infrastruktur entfällt und oft keine zusätzlichen Kosten über den Basismodellpreis hinaus anfallen.
• Quantisierte Modelle: Die Bereitstellung von 4-Bit-quantisierten Versionen feinabgestimmter Modelle kann die Inferenzkosten und den Ressourcenbedarf erheblich reduzieren.
• OpenAI und Google Cloud: Diese Plattformen bieten auch Fine-Tuning- und Inferenzdienste an und stellen eine skalierbare und verwaltete Lösung bereit.

Der Kostenfaktor

Die Kosten für das Fine-Tuning können je nach gewähltem Ansatz erheblich variieren:

• Mieten von GPUs: Das Mieten von A100-GPUs für einige Stunden kann im zweistelligen Dollarbereich liegen. Dies ist eine einmalige Ausgabe für das Fine-Tuning.
• Inferenzkosten: Das Ausführen der Inferenz mit dem resultierenden Modell kann laufende Kosten verursachen, die für Produktionsanwendungen möglicherweise Hunderte oder Tausende von Dollar pro Monat erreichen.
• Kostenlose/kostengünstige Optionen: Google Colab bietet kostenlose GPU-Zeit (mit Einschränkungen), und Kaggle bietet 30 kostenlose Stunden pro Woche. Diese Plattformen können für Experimente und kleinere Fine-Tuning-Aufgaben geeignet sein.

Die Zukunft des Fine-Tunings

Der Bereich des Fine-Tunings entwickelt sich rasant. Da Modelle leistungsfähiger und effizienter werden und sich Tools und Techniken weiter verbessern, wird Fine-Tuning noch zugänglicher und wirkungsvoller werden. Die Entwicklung einer besseren Unterstützung für Aufgaben wie Tool-Calling und strukturierte Ausgabegenerierung wird die Praktikabilität des Fine-Tunings für reale Anwendungen weiter verbessern. Der Trend zu einem zugänglicheren Fine-Tuning, insbesondere mit kleineren Modellen, QLoRA und GRPO, eröffnet Einzelpersonen und kleineren Teams die Möglichkeit, zu experimentieren und Innovationen voranzutreiben.