Wenn man mit Modellen arbeitet, möchte man sie oft "anpassen" - damit sie den Projektkontext verstehen, im richtigen Ton sprechen und spezifische Aufgaben besser lösen. Der erste Gedanke ist, das Modell nachzutrainieren. Aber das ist nicht immer der beste (und schon gar nicht der erste) Schritt.
🍭 Fine-Tuning ist mächtig. Aber auch sehr teuer: Es braucht Daten, Rechenressourcen und Zeit. Deshalb greift man meist erst darauf zurück, wenn alle anderen Methoden ausprobiert wurden.
Was man zuerst versuchen sollte 👇
- Few-Shot-Prompting - Man zeigt dem Modell ein paar Beispiele korrekter Antworten direkt im Prompt. Das hilft, Stil und Logik zu lenken, ohne zusätzliches Training.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) - Ein Ansatz, bei dem das Modell mit relevantem Wissen aus externen Quellen (z. B. Dokumentendatenbanken oder Wikis) angereichert wird.
- SGR (Schema-Guided Reasoning) - Ein relativ neuer Ansatz: Antworten von Modellen strukturieren, um ihr Format deterministischer und vorhersagbarer zu machen.
💡 Manchmal löst schon die einfache Anpassung der Temperatur (des "Kreativitätsparameters") die Hälfte der Probleme:
- Niedrigere Temperatur → genauere und stabilere Antworten
- Höhere → mehr Abwechslung und Kreativität
Wenn man mit Fine-Tuning experimentieren möchte, kann man leichte Modelle (z. B. Qwen-8B oder Mistral) nehmen und sie auf enge Aufgaben trainieren. Viele fertige Datensätze findet man auf HuggingFace.
Meist reicht es jedoch, mit Prompts, Kontext und Hyperparametern zu arbeiten.
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