Die Macht und die Herausforderungen großer Sprachmodelle: Wie Expertenwissen den Unterschied macht

In der Ära der beeindruckenden Sprachmodelle, darunter die eindrucksvollen LLaMa2 und GPT4, sind wir Zeugen geworden von faszinierenden Leistungen bei unterschiedlichen Anforderungen. Diese Modelle sind wahrhaftig vielseitig und eröffnen eine breite Palette von Anwendungsmöglichkeiten, sei es im Bereich des Journalismus, der Medien oder sogar beim Verfassen von Computercode.

Dennoch offenbaren selbst solch mächtige Modelle ihre Grenzen, insbesondere wenn es um hochspezialisierte Anwendungsfälle geht.

Die Herausforderungen großer Sprachmodelle

Große Sprachmodelle sind zweifellos zu beachtlichen Leistungen fähig und können eine beeindruckende Bandbreite von Aufgaben bewältigen. Doch wenn wir beispielsweise aus einem speziellen Spezifikationsdokument nach ganz bestimmten Artefakten suchten, trafen diese Modelle oft nicht ins Schwarze.

Die Bedeutung von Fine-Tuning (Feinabstimmung)

Genau hierbei stoßen diese Modelle genau an ihre Grenzen. Fine-Tuning, also die Anpassung dieser Modelle an spezifische Inhalte oder Domänen, wird zur unabdingbaren Notwendigkeit. Dabei passen wir die Gewichtungen des Sprachmodells an die Domäne des Textes an und setzen häufig eine zusätzliche “Schicht” ein, um die Zielsetzung der Aufgabe zu erreichen. Ein praktisches Beispiel hierfür ist die “Named Entity Recognition” (NER) und “Relation Extraction” (RE). Hier definieren wir gezielt Konzepte zwischen erkannten Entitäten wie Systemen und Elementen, um Modelle zu trainieren, die dann sogenannte “Triplets” generieren. Obwohl Modelle wie LLmA2 oder GPT4 als “prelabeling” eingesetzt werden können, zeigen sich Situationen, in denen sie nicht immer als sinnvolle Unterstützung dienen. In über 80% der Fälle bedarf es einer sorgfältigen Überprüfung der generierten Labels, um deren Korrektheit sicherzustellen.

Fine-Tuning als Schlüssel zur Lösung

Aus diesem Grund gewinnt die Feine-Tuning der Sprachmodelle auf spezifische Inhalte und Abstraktionsebenen in bestimmten Domänen enorm an Bedeutung. Dies setzt jedoch voraus, dass die notwendigen Daten zur Verfügung stehen. Hierin liegt die Herausforderung, die es zu bewältigen gilt, da das Beschaffen solcher Daten und folglich das Trainieren von Modellen eine anspruchsvolle Aufgabe darstellt.

Die unerlässliche Rolle des Expertenwissens

Die Einbindung von Expertenwissen wird unerlässlich, um leistungsstarke Modelle zu etablieren. Quantitatives Labeling erweist sich als Ressourcenverschwendung, wenn nicht mit höchster Sorgfalt vorgegangen wird. Dies gilt insbesondere für Ansätze wie das Erkennen und Extrahieren von Schlüsselinformationen aus Texten, da diese als Rohdaten für weitere KI-Anwendungen dienen.

Kohärenz und Strategie

Doch Expertenwissen allein reicht nicht aus, wenn die Ziele nicht klar definiert sind. Je höher das Abstraktionsniveau, desto einfacher können Widersprüche erzeugt werden, was sich negativ auf die Genauigkeit des Modells auswirken kann. Daher ist eine klare Strategie von entscheidender Bedeutung.

Abbildung: Beispiel für die Kennzeichnung (“Labeling”) mit Label Studio. Ansatz NER und RE

In einem Team, das mit einer präzisen Strategie labelt und regelmäßige Überprüfungen durchführt, können fachspezifische KI-Anwendungen im Bereich Systems und Requirements Engineering erfolgreich entwickelt werden. Expertenwissen, klare Zielsetzungen und eine durchdachte Vorgehensweise sind der Schlüssel zur Maximierung des Potenzials großer Sprachmodelle und zur Bewältigung ihrer Herausforderungen.