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Wann man Prompt Engineering oder Fine-Tuning einsetzt
Prompt Engineering und Fine-Tuning sind zwei Methoden, um die Leistung von generativer KI zu verbessern. Die beiden Methoden unterscheiden sich aber in Umfang und Komplexität.
KI-Anwendungen haben sich in den letzten zehn Jahren stark verbreitet und sind aufgrund der schnellen Einführung generativer KI-Tools wie ChatGPT in den Mainstream-Kontext von Unternehmen und Verbrauchern gelangt. Doch trotz ihrer Raffinesse sind KI-Systeme nicht wirklich intelligent.
Tatsächlich sind die maschinellen Lernmodelle, die hinter KI-Tools stehen, hervorragend darin, Beziehungen innerhalb großer, komplexer Datensätze zu identifizieren, zu organisieren und auszudrücken. Folglich sind KI-Systeme stark von Optimierungstechniken abhängig.
Es haben sich zwei Hauptmethoden zur Verbesserung der Leistung und Benutzerfreundlichkeit generativer KI herausgebildet: Prompt Engineering und Fine-Tuning. Beim Prompt Engineering werden Eingaben sorgfältig konstruiert, um die KI-Antworten zu optimieren, während beim Fine-Tuning ein Modell angepasst wird, indem es mit einem speziellen Datensatz zusätzlich trainiert wird.
Prompt Engineering versus Fine-Tuning: Hauptunterschiede
Zu den wichtigsten Unterschieden zwischen Prompt Engineering und Fine-Tuning gehören die folgenden:
- Optimierungsansatz: Prompt Engineering verbessert die KI-Ergebnisse, indem es die Interaktion der Benutzer mit einem vorhandenen Modell anpasst, während beim Fine-Tuning das Modell selbst durch erneutes Training mit neuen Daten verändert wird.
- Technische Komplexität: Prompt Engineering erfordert weniger technische Fähigkeiten und ist für Endbenutzer einfacher zu implementieren, während Fine-Tuning Fachwissen in den Bereichen maschinelles Lernen und Datenmanagement sowie mehr Planung und Koordination erfordert.
- Flexibilität: Prompt Engineering bietet eine sofortige, granulare Kontrolle über die einzelnen Ausgaben eines KI-Systems, während Fine-Tuning dauerhaftere Änderungen am Modellverhalten vornimmt, aber in Echtzeit weniger anpassungsfähig ist.
- Ressourcenanforderungen: Prompt Engineering erfordert keine neuen Daten oder Rechenressourcen, da es ausschließlich auf menschlichem Input beruht, während Fine-Tuning erhebliche Rechenleistung und zusätzliche hochwertige Datensätze erfordert.
Sollte Ihre Organisation Prompt Engineering oder Fine-Tuning verwenden?
Insgesamt hängt die Wahl zwischen Prompt Engineering und Fine-Tuning von den Zielen, Ressourcen und geplanten Anwendungsfällen einer Organisation ab.
Prompt Engineering eignet sich am besten für Organisationen, die sofortige Verbesserungen und eine hohe Anpassungsfähigkeit benötigen, über begrenzte Rechen- oder Finanzressourcen verfügen und sicher sind, dass Modellnutzer in der Lage sind, effektive Eingabeaufforderungen zu schreiben.
Fine-Tuning eignet sich am besten für Organisationen, die präzise, dauerhafte und bereichsspezifische Leistungsverbesserungen benötigen und bereit sind, die dafür erforderlichen Investitionen in Infrastruktur, Zeit und technisches Fachwissen zu tätigen.
Und die Wahl ist nicht unbedingt ein Entweder-Oder. Auch die Kombination der beiden Ansätze kann von Vorteil sein: Viele KI-Teams nutzen Prompt Engineering, um schnelle, flexible Anpassungen für einzelne Aufgaben vorzunehmen, während sie Fine-Tuning für tiefgreifendere, längerfristige Modelländerungen reservieren.
Was sind Prompt Tuning und Plug-ins?
Prompt Tuning unterstützt dabei, das Verhalten eines KI-Modells für bestimmte Aufgaben anzupassen, ohne das gesamte Modell neu trainieren zu müssen. Anstatt interne Parameter zu ändern, fügt Prompt Tuning eine kleine Menge erlernter Anweisungen, sogenannte Soft Prompts, hinzu, um die Antworten zu steuern. Wenn eine Organisation einfach nur die Art und Weise verbessern möchte, wie ein Modell mit häufigen oder wichtigen Anfragen umgeht, ist dies effizienter als ein vollständiges Fine-Tuning.
Im Zusammenhang mit generativer KI sind Plug-ins Zusatz-Tools, die die Fähigkeiten eines Modells erweitern, indem sie es mit externen Systemen wie Datenbanken, APIs oder Live-Anwendungen verbinden. Sie sind besonders nützlich, wenn das Modell Zugriff auf aktuelle Informationen benötigt oder Aufgaben außerhalb seiner integrierten Wissensbasis ausführen soll. So können generative KI-Modelle beispielsweise mit Plugins mit Unternehmenssoftware interagieren oder Echtzeit-Bestandsdaten überprüfen.
Was ist Prompt Engineering?
Prompt Engineering optimiert die Ergebnisse generativer KI-Modelle, indem strategische Änderungen an den Benutzereingaben, sogenannten Prompts, vorgenommen werden. Diese Technik ermöglicht ein schnelles Experimentieren mit Modellergebnissen ohne erneutes Training oder zusätzliche Rechenressourcen.
Da KI-Modelle direkt auf die ihnen gegebenen Anweisungen reagieren, hat die Effektivität dieser Anweisungen einen großen Einfluss auf die Qualität der Ergebnisse. Gutes Prompt Engineering bedeutet, klare, spezifische und kontextbezogene Prompts zu schreiben, die zu genaueren und relevanteren Antworten führen.
Für die effektive Gestaltung von Prompts ist in der Regel ein gewisses Maß an Vertrautheit mit der Struktur, den Fähigkeiten und den Grenzen des zugrunde liegenden Modells erforderlich. Jeder Modellbenutzer kann mit Prompt-Engineering-Techniken experimentieren, aber einige Organisationen beschäftigen auch dedizierte Prompt Engineers. Vollzeitbeschäftigte Prompt Engineers haben in der Regel einen Hintergrund in Informatik und verwenden fortgeschrittenere Techniken, wie die Automatisierung von Prompt-Experimenten und den Aufbau von Prompt-Bibliotheken für Organisationen.
Was ist Fine-Tuning?
Fine-Tuning ist eine Optimierungstechnik, die das Verhalten eines bestehenden Modells mithilfe neuer Datensätze formt, die auf spezielle Aufgaben oder Bereiche ausgerichtet sind. Im Gegensatz zum Prompt Engineering wird beim Fine-Tuning das eigentliche KI-Modell direkt verändert.
Während des Fine-Tunings erhält das KI-Modell Rohdaten aus den zusätzlichen Trainingsdaten, die es dann zur Anpassung seiner internen Parameter verwendet. Dadurch kann das Modell genauere und relevantere Ergebnisse für die jeweilige Aufgabe liefern, zum Beispiel für den Kundenservice, die Zusammenfassung von Rechtsdokumenten oder die medizinische Diagnostik.
Fine-Tuning eignet sich besser als Prompt Engineering, um generische generative KI-Modelle an spezifische Geschäfts- oder Forschungsanwendungsfälle anzupassen. Sie ist jedoch ressourcenintensiver und technisch anspruchsvoller. Obwohl Fine-Tuning zu erheblichen Verbesserungen bei der Genauigkeit und der kontextbezogenen Relevanz führen kann, erfordert sie mehr Zeit, Rechenressourcen und Daten.
Wo passt Retrieval-augmented Generation (RAG) ins Bild?
Herkömmliche generative KI-Modelle reagieren auf Prompts der Benutzer nur mit dem, was sie während des Trainings gelernt haben. Dies schränkt sowohl ihre Wissensbasis ein – sie können beispielsweise nicht auf aktuelle oder privat gespeicherte Informationen zugreifen – als auch das Risiko ungenauer Ergebnisse, sogenannter Halluzinationen, erhöht.
Retrieval-augmented Generation (RAG) begegnet diesen Herausforderungen, indem sie Modellen den dynamischen Zugriff auf externe Wissensquellen ermöglicht. RAG-fähige KI-Systeme können Datenbanken und externe Dokumente in Echtzeit abfragen und die Antwort des KI-Modells basiert auf überprüfbaren, kuratierten Informationen. Auf diese Weise kombiniert RAG die Genauigkeit und Spezifität der Wissensabfrage mit der Kreativität und Flexibilität generativer KI-Modelle.
RAG versus Fine-Tuning versus Prompt Engineering
Hier ist ein Vergleich von RAG mit Fine-Tuning und Prompt Engineering:
- RAG. Diese Technik ermöglicht es generativen KI-Modellen, geprüfte, relevante Informationen aus externen Quellen ohne umfangreiches erneutes Training abzurufen.
- Fine-Tuning. Diese Technik passt ein generatives KI-Basismodell durch zusätzliches aufgabenspezifisches Training an.
- Prompt Engineering. Diese Technik steuert Modellantworten durch Änderung der Eingaben und nicht der zugrunde liegenden Parameter oder Datenquellen.
Auch hier ist zu beachten, dass sich diese drei Techniken nicht gegenseitig ausschließen – sie haben jeweils ihre Vorteile und können zur gegenseitigen Ergänzung eingesetzt werden. Es hängt alles vom Projektziel, den verfügbaren Ressourcen und der Phase des Modelllebenszyklus ab.
Ein Beispiel: Ein Unternehmen für Gesundheitstechnologie, das einen Chatbot zur Beantwortung von Patientenfragen entwickelt, kann damit beginnen, das Large Language Model (LLM) für den medizinischen Bereich zu optimieren und so die Fähigkeit des Modells zu verbessern, medizinische Terminologie und häufige Gesundheitsanfragen zu verstehen. Als Nächstes könnte die Implementierung von RAG die Genauigkeit der Antworten und die Personalisierung verbessern, indem das Modell auf medizinische Datenbanken und Gesundheitsakten zugreifen kann. Schließlich könnten Prompt Engineers der Benutzeroberfläche, die Patienten beim Einloggen sehen, vorgeschlagene Fragen hinzufügen, die darauf hinweisen, welche Abfragestrukturen am ehesten nützliche Antworten liefern.
