Finetuning und RAG: Zwei Schlüsseltechniken für die Verbesserung von KI-Modellen

In der Welt der Künstlichen Intelligenz gibt es ständig neue Entwicklungen und Innovationen, die das Potenzial haben, die Leistungsfähigkeit von Modellen zu steigern. Zwei solcher Technologien, die immer mehr an Bedeutung gewinnen, sind Finetuning und RAG (Retrieval-Augmented Generation). Diese beiden Techniken haben das Ziel, bestehende KI-Modelle zu optimieren, ihre Genauigkeit zu verbessern und ihre Fähigkeit, auf spezifische Aufgaben und Kontexte zu reagieren, erheblich zu erweitern. In diesem Artikel werden wir uns genauer mit diesen beiden Konzepten befassen, wie sie technisch funktionieren und wie sie in der Praxis genutzt werden können.

Was ist Finetuning?

Finetuning ist eine Methode des Transfer Learning, bei der ein bereits vortrainiertes KI-Modell auf eine spezifische Aufgabe oder ein spezielles Datenset angepasst wird. Statt ein Modell von Grund auf neu zu trainieren, wird es mit einer kleineren, spezialisierten Menge an Daten weitertrainiert. Dies spart nicht nur Zeit und Rechenressourcen, sondern nutzt auch das vorhandene Wissen des Modells, das in einem größeren, allgemeineren Datensatz erlernt wurde.

Technisch funktioniert Finetuning folgendermaßen:

1. Vortrainiertes Modell: Ein Modell wird zunächst auf einem großen, generischen Datensatz trainiert, beispielsweise auf einem Korpus von Texten (wie Wikipedia, Büchern oder Webseiten), um grundlegende Muster und Sprachverständnis zu erlernen.
2. Anpassung auf eine spezielle Aufgabe: Für das Finetuning wird das Modell auf einen kleineren, domänenspezifischen Datensatz angewendet. Dies könnte z. B. ein Datensatz für medizinische Texte, juristische Dokumente oder Kundenbewertungen sein.
3. Feinabstimmung: Das Modell wird mit diesem spezifischen Datensatz weitertrainiert, wobei in der Regel nur die letzten Schichten des Modells angepasst werden. Diese Schichten sind für die spezifische Aufgabe verantwortlich, während die grundlegenden Merkmale, die das Modell in der ersten Trainingsphase erlernt hat, beibehalten werden.
   
   Hier nun ein Beispiel:
   
   Stellen wir uns vor, ein Modell wie GPT-3 oder BERT wurde auf einer großen Menge allgemeiner Texte trainiert. Wenn dieses Modell dann für die Verarbeitung von juristischen Dokumenten oder medizinischen Fachtexten genutzt werden soll, würde es durch Finetuning mit einer kleineren Menge spezifischer Daten aus diesen Bereichen weitertrainiert werden. Das Modell erlernt nun die speziellen Terminologien und Konzepte, die in diesen Domänen verwendet werden, und kann präzise Antworten zu rechtlichen oder medizinischen Themen liefern, die es mit dem allgemeinen Wissen aus seinem ursprünglichen Training nicht hätte generieren können.
   
   Was sind die Vorteile von Finetuning?
   
   • Zeiteinsparung: Statt ein Modell von Grund auf neu zu trainieren, wird die Grundlage des vortrainierten Modells genutzt.
   • Domänenspezifische Anpassung: Das Modell wird auf spezifische Aufgaben oder Daten spezialisiert, was zu besseren Ergebnissen führt.
   • Effizienz: Durch Finetuning auf kleineren Datensätzen ist der Trainingprozess weniger ressourcenintensiv.
   
   Was ist RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
   
   Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine innovative Technik, die den Prozess der Textgenerierung mit der Fähigkeit kombiniert, externe Informationen abzurufen. Während traditionelle KI-Modelle für die Textgenerierung ausschließlich auf den Daten angewiesen sind, mit denen sie trainiert wurden, nutzt RAG eine externe Datenquelle, um relevante Informationen zu suchen und in die Antwort zu integrieren.
   
   Technisch funktioniert RAG folgendermaßen:
   
   1. Retrieval (Abruf): Das Modell empfängt eine Anfrage und verwendet eine Suchstrategie, um relevante Dokumente oder Daten aus einer externen Datenbank, einem Wissensgraphen oder einer Sammlung von Texten zu suchen. Dies kann durch klassische Suchalgorithmen oder spezialisierte Retrieval-Techniken erfolgen.
   2. Integration der abgerufenen Daten: Nachdem relevante Informationen abgerufen wurden, wird diese in den Generierungsprozess integriert. Dabei können die abgerufenen Daten in den Kontext der Antwort eingebaut werden, sodass die finale Antwort auf der spezifischen und aktuellen Information basiert.
   3. Generation (Erzeugung): Das Modell nutzt die abgerufenen Daten und kombiniert sie mit seinem eigenen erlernten Wissen, um eine kohärente und präzise Antwort zu generieren. Diese Antwort kann sowohl auf den trainierten Daten als auch auf den abgerufenen Informationen basieren.
   
   Hier nun ein Beispiel:
   
   Ein praktisches Beispiel für RAG könnte eine Frage wie „Was sind die neuesten Fortschritte bei der Behandlung von Krebs?“ sein. Anstatt nur auf den Trainingsdaten des Modells zurückzugreifen, würde das Modell in einer externen medizinischen Datenbank nach aktuellen Forschungsartikeln suchen. Die abgerufenen Informationen würden dann verwendet, um eine fundierte und aktuelle Antwort zu generieren.
   
   Vorteile von RAG:
   
   • Aktualität: Das Modell kann auf aktuelle Informationen zugreifen, die nicht im ursprünglichen Trainingsdatensatz enthalten sind.
   • Wissenserweiterung: Es kann auf externe Wissensquellen zugreifen, um präzisere Antworten zu liefern, ohne dass das gesamte Modell neu trainiert werden muss.
   • Verbesserte Genauigkeit: Die Kombination von Textgenerierung und Datenabruf führt zu relevanteren und genaueren Ergebnissen.
   
   Zusammenfassung:
   
   Sowohl Finetuning als auch RAG bieten leistungsstarke Möglichkeiten, die Effektivität und Präzision von KI-Modellen zu steigern. Finetuning optimiert vortrainierte Modelle für spezifische Aufgaben und Domänen, während RAG das Modell in die Lage versetzt, auf externe Datenquellen zuzugreifen und diese in die Antwortgenerierung einzubeziehen. Beide Techniken haben das Potenzial, die Grenzen der Künstlichen Intelligenz zu erweitern und für eine Vielzahl von praktischen Anwendungen deutlich leistungsfähigere Modelle zu schaffen.
   In der Praxis können Finetuning und RAG zusammen eingesetzt werden, um sowohl spezialisierte als auch aktuellere und umfassendere Ergebnisse zu erzielen. KI-Entwickler und Unternehmen, die auf präzise, kontextbezogene und aktuellste Antworten angewiesen sind, können durch den Einsatz dieser Technologien die Leistung ihrer Modelle erheblich steigern.