Pre-training und Fine-Tuning sind zwei zentrale Phasen im Training großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs).
Pre-Training: Diese Phase stellt den ersten Schritt im Prozess des Trainings von LLMs dar. Hierbei wird das Modell auf eine umfangreiche, vielfältige Textsammlung trainiert. Das Ziel des Pre-Trainings ist es, dass das Modell ein breites Verständnis von Sprache, Grammatik, Weltwissen und Konventionen erwirbt. Während dieses Prozesses lernt das Modell, Wahrscheinlichkeiten für Wortfolgen zu berechnen, was ihm schließlich ermöglicht, kohärente und kontextuell passende Textsequenzen zu generieren. Quellen wie Vaswani et al. (2017) in ihrem bahnbrechenden Werk zu den Transformern haben diesen Ansatz maßgeblich beeinflusst, indem sie auf die Bedeutung großer Datenmengen und umfangreicher Trainings in der Modellinitialisierung hinwiesen. [1]
Ein konkretes Beispiel für Pre-Training ist der Einsatz des „BookCorpus“, ein Datensatz mit über 11.000 Büchern, den das BERT-Modell (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) nutzt. Durch diesen breiten Ansatz kann das Modell kontextuelle Abhängigkeiten in Texten besser verstehen.
Fine-Tuning: Nach dem Pre-Training kommt die Phase des Fine-Tunings. In dieser Phase wird das vortrainierte Modell an spezifische Anwendungsfälle oder Aufgaben angepasst, indem es auf spezialisierte und meist kleinere Datensätze trainiert wird. Dies kann z.B. eine bestimmte Textkategorie oder ein spezifisches Domänenwissen umfassen. Das Fine-Tuning ist notwendig, weil das Pre-Training zwar ein allgemeines Sprachverstehen ermöglicht, aber spezifische Anpassungen benötigt werden, um in bestimmten Kontexten oder Aufgaben besonders gut zu funktionieren. Ein klassisches Beispiel hierfür ist das Fine-Tuning von GPT-3 für bestimmte Aufgaben wie die Beantwortung juristischer Fragen oder medizinischer Textanalysen. Quellen wie Brown et al. (2020) zeigen in ihrer Studie zu GPT-3 die wesentliche Rolle des Fine-Tunings zur Leistungssteigerung in spezifischen Domänen. [2]
Beispiele für Fine-Tuning umfassen Anwendungen wie:
- Kundendienst-Chatbots: Hier wird das Modell auf Konversationsdaten aus dem Kundendienst eines speziellen Unternehmens feinabgestimmt.
- Medizinische Diagnosen: Ein Modell könnte auf medizinischen Fachtexten und Diagnosedatenbanken trainiert werden, um Ärzten bei der Diagnosefindung zu helfen.
- Maschinelle Übersetzung: LLMs könnten auf parallelen Korpora von Quell- und Zielsprachen trainiert werden, um die Genauigkeit und Flüssigkeit der Übersetzungen zu verbessern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Pre-Training und Fine-Tuning essentielle Schritte sind, um den Leistungsumfang von LLMs zu maximieren. Das Pre-Training sorgt für ein breites und tiefes Sprachverständnis, während das Fine-Tuning sicherstellt, dass dieses Wissen präzise und effektiv für spezifische Anwendungen nutzbar ist.
Quellen:
1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Advances in neural information processing systems (pp. 5998-6008).
2. Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. In Advances in Neural Information Processing Systems (Vol. 33, pp. 1877-1901).
Diese Informationen zeigen deutlich, wie Pre-Training und Fine-Tuning zusammenarbeiten, um leistungsfähige und spezialisierte Sprachmodelle zu entwickeln.
