Feintuning von LLMs: Lösung von Problemen, die Prompt Engineering nicht lösen kann
Dieser Artikel untersucht die praktischen Anwendungen des Feintunings von Large Language Models (LLMs), insbesondere für Probleme, die Prompt Engineering nicht lösen kann. Feintuning verbessert die Modellqualität erheblich, z. B. durch Verbesserung task-spezifischer Metriken, Konsistenz des Stils und Genauigkeit der JSON-Formatierung. Darüber hinaus senkt es Kosten, erhöht die Geschwindigkeit und ermöglicht es, ähnliche Qualität mit kleineren Modellen zu erreichen, sogar lokale Bereitstellung für den Datenschutz. Feintuning verbessert auch die Logik des Modells, die Regelbefolgung und die Sicherheit und ermöglicht das Lernen von größeren Modellen durch Destillation. Der Artikel merkt jedoch an, dass Feintuning nicht ideal zum Hinzufügen von Wissen geeignet ist; stattdessen werden RAG, Kontextladen oder Tool-Aufrufe empfohlen. Der Artikel schließt mit der Empfehlung von Kiln, einem Tool zur Vereinfachung des Feintuning-Prozesses.
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