Wie kann ich mein eigenes GPT-Modell trainieren?

Mit den schnellen Fortschritten in der KI-Technologie wird es immer einfacher, eigene GPT-Chatbots zu erstellen.

Das generative, vortrainierte Transformer-Modell von OpenAI – die Grundlage von ChatGPT – ist zu einer wichtigen Ressource für alle geworden, die eigene KI-Agenten und Software entwickeln möchten.

Wenn Sie lernen, wie Sie Ihren eigenen GPT-Agenten anpassen, können Sie die leistungsfähigsten Technologien unserer Zeit gezielt für Ihre Anwendungsfälle nutzen. Legen wir los.

Was ist ein GPT-Modell?

Ein GPT-Modell (generative pre-trained transformer) ist ein fortschrittliches Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde. Es nutzt Deep-Learning-Techniken, um menschenähnlichen Text zu verstehen und zu erzeugen.

GPT-Modelle werden mit riesigen Textmengen trainiert, um das nächste Wort in einer Sequenz vorherzusagen. Dadurch können sie Aufgaben wie das Beantworten von Fragen, das Schreiben von Texten oder sogar Programmieren übernehmen.

Diese Modelle werden häufig in Anwendungen wie KI-Chatbots, Texterstellung und Übersetzung eingesetzt.

GPT-Modelle werden in der Praxis als Motoren hinter Kundensupport-Chatbots, Leadgenerierungs-Agenten und Recherche-Tools in verschiedenen Bereichen eingesetzt. Solche KI-Chatbots finden Sie überall online – von Gesundheitswesen und E-Commerce bis hin zu Hotels und Immobilien.

Wer kann GPT-Modelle trainieren?

Das Training eines GPT-Modells ist sehr arbeits- und ressourcenintensiv. In der Regel braucht man dafür ein Team mit ausreichender Finanzierung – etwa ein Forschungsinstitut, ein gut ausgestattetes Unternehmen oder eine Universität –, um die nötigen Ressourcen bereitzustellen.

Für Einzelpersonen oder Unternehmen ist es jedoch deutlich einfacher, eigene GPT-Chatbots zu trainieren. Indem Sie einen GPT-Chatbot statt eines Modells trainieren, erhalten Sie alle leistungsstarken Funktionen eines GPT-Modells und können ihn dennoch einfach an Ihre Anforderungen anpassen.

Wie werden GPT-Modelle trainiert?

Wer ein GPT-Modell selbst trainieren möchte, muss – finanziell und organisatorisch – bereit sein, leistungsfähige Hardware einzusetzen und viel Zeit in die Optimierung der Algorithmen zu investieren.

Ein GPT-Modell entsteht durch Vortraining und kann anschließend durch Feinabstimmung weiter spezialisiert werden. Sie können aber auch einen angepassten GPT-Chatbot erstellen, ohne Feinabstimmung vorzunehmen – ein aufwändiger Prozess, der schnell teuer werden kann.

Vortraining

Das Vortraining ist ein zeit- und ressourcenintensiver Prozess, der derzeit nur von gut finanzierten Unternehmen durchgeführt werden kann. Wenn Sie Ihren eigenen GPT-Chatbot bauen, werden Sie ihn nicht vortrainieren.

Beim Vortraining bringt ein Entwicklerteam dem Modell bei, das nächste Wort in einem natürlich klingenden Satz möglichst genau vorherzusagen. Nach dem Training mit großen Textmengen kann das Modell besser einschätzen, welche Wörter in einem Satz aufeinander folgen sollten.

Ein Team beginnt damit, einen riesigen Datensatz zu sammeln. Das Modell wird dann darauf trainiert, die Daten in Wörter oder Teilwörter – sogenannte Tokens – zu zerlegen.

Hier kommt das ‚T‘ in GPT ins Spiel: Diese Textverarbeitung und Zerlegung übernimmt eine neuronale Netzwerkarchitektur namens Transformer.

Am Ende der Vortrainingsphase versteht das Modell Sprache im Allgemeinen, ist aber noch nicht auf einen bestimmten Bereich spezialisiert.

Feinabstimmung

Wenn Sie als Unternehmen über einen sehr großen Datensatz verfügen, kommt eine Feinabstimmung in Frage.

Bei der Feinabstimmung wird das Modell mit einem spezifischen Datensatz trainiert, damit es auf eine bestimmte Aufgabe spezialisiert wird.

Sie könnten es beispielsweise trainieren mit:

• Medizinischen Texten, damit es komplexe Krankheitsbilder besser diagnostizieren kann
• Juristischen Texten, damit es qualitativ hochwertige juristische Schriftsätze für eine bestimmte Rechtsordnung verfassen kann
• Kundendienst-Skripten, damit es weiß, welche Probleme Ihre Kunden typischerweise haben

Nach der Feinabstimmung nutzt Ihr GPT-Chatbot die Sprachfähigkeiten aus dem Vortraining, ist aber zusätzlich auf Ihren individuellen Anwendungsfall spezialisiert.

Doch die Feinabstimmung ist für viele GPT-Chatbot-Projekte nicht der richtige Weg. Sie ist nicht nötig, wenn Sie einen Chatbot anpassen möchten.

Tatsächlich können Sie einen GPT-Chatbot nur dann feinabstimmen, wenn Sie über einen sehr großen, relevanten Datensatz verfügen (wie etwa die Gesprächsprotokolle eines großen Kundendienstes). Ist Ihr Datensatz zu klein, lohnt sich der Aufwand und die Kosten nicht.

Zum Glück reichen fortschrittliche Prompts und RAG (Retrieval-Augmented Generation) fast immer aus, um einen GPT-Chatbot anzupassen – selbst wenn Sie ihn für Tausende von Kunden einsetzen.

3 Möglichkeiten zur Anpassung von LLMs

Egal ob GPT-Engine oder nicht: Die Anpassung eines LLM bringt viele Vorteile. Sie können Ihre Daten privat halten, Kosten für bestimmte Aufgaben senken und die Antwortqualität für Ihren Anwendungsfall verbessern.

Botpress-Softwareentwickler Patrick erklärt in diesem Artikel alles rund um die Anpassung eines LLM. Hier sind seine wichtigsten Empfehlungen zur LLM-Anpassung:

1. Feinabstimmung

Bei der Feinabstimmung wird ein Modell mit gezielten Beispielen trainiert, damit es eine bestimmte Aufgabe besonders gut erfüllt – etwa Fragen zu Ihrem Produkt zu beantworten.

Während Open-Source-Modelle technische Ressourcen für die Feinabstimmung erfordern, können geschlossene Modelle wie GPT-4 oder Claude per API feinabgestimmt werden, was jedoch die Kosten erhöht. Feinabstimmung eignet sich besonders für statisches Wissen, ist aber weniger ideal für aktuelle Informationen.

2. RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) bedeutet, dass externe Informationen – etwa ein Dokument mit HR-Richtlinien – genutzt werden, um gezielte Fragen zu beantworten.

Das ist ideal, um auf aktuelle Informationen zuzugreifen, zum Beispiel wenn ein Chatbot einen Produktkatalog auf Lagerbestand prüft, und macht eine Feinabstimmung überflüssig.

RAG ist für wissensbasierte Chatbots oft einfacher und kostengünstiger zu pflegen, da Sie auf aktuelle Daten zugreifen können, ohne das Modell ständig zu aktualisieren.

3. N-shot-Prompting

N-shot-Lernen bedeutet, dass Sie Beispiele in einer einzelnen LLM-API-Anfrage mitgeben, um die Antwortqualität zu verbessern.

Schon ein Beispiel (One-Shot) verbessert die Antwort deutlich gegenüber keinem Beispiel (Zero-Shot), und mehrere Beispiele (N-Shot) erhöhen die Genauigkeit weiter – ohne das Modell selbst zu verändern.

Diese Methode ist jedoch durch die Kontextgröße des Modells begrenzt, und häufige Nutzung kann die Kosten erhöhen. Feinabstimmung kann den Bedarf an N-Shot-Beispielen eliminieren, erfordert aber mehr Vorbereitungszeit.

4. Prompt-Engineering

Es gibt weitere Techniken des Prompt-Engineerings, wie Chain-of-Thought, bei denen das Modell gezwungen wird, seine Überlegungen vor der Antwort offenzulegen.

Das erhöht die Antwortqualität, führt aber zu längeren, teureren und langsameren Antworten.

Erstellen Sie einen GPT-Chatbot, der auf Ihren Daten trainiert ist

Die Kombination aus der Leistungsfähigkeit der GPT-Engine und der Flexibilität einer Chatbot-Plattform ermöglicht es Ihnen, die neueste KI-Technologie für die individuellen Anforderungen Ihrer Organisation zu nutzen.

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