RAG vs. Fine-Tuning – was ist der Unterschied?

LLMs und ihre Herausforderungen

LLMs (z. B. GPT-4, Mistral oder Claude) werden mit großen Textmengen trainiert, um Sprachmuster zu erkennen und eigene Texte zu generieren. Dadurch verfügen sie über eine breite Wissensbasis. Sie bringen aber auch Herausforderungen mit sich. Eine der größten sind "Halluzinationen", bei denen falsche, aber plausibel klingende Informationen generiert werden. Trotz dieser Hürden bieten LLMs enormes Potenzial für Unternehmen zur Optimierung von Geschäftsprozessen oder zur Produktivitätssteigerung. Hier erfahrt ihr mehr zum Thema LLMs.

Um das Beste aus LLMs herauszuholen, kommen Ansätze wie RAG (Retrieval Augmented Generation) und Fine-Tuning zum Einsatz. Beide Methoden verbessern die Ergebnisse von LLMs, verfolgen jedoch verschiedene Ziele und können bei spezifischen Szenarien eingesetzt werden. Im weiteren Verlauf schauen wir uns die Unterschiede und Anwendungsmöglichkeiten an.

Wie verbessert RAG die Ergebnisse von LLMs?

Bei RAG werden die Daten in einem LLM gezielt mit Informationen aus externen Quellen ergänzt. Zu diesen Quellen gehören z. B. Dokumente, Webseiten oder APIs. Der RAG-Prozess selbst läuft in zwei Schritten ab: Zunächst werden relevante Informationen aus diesen Quellen abgerufen. Anschließend werden diese zusätzlich zu der Anfrage des Benutzenden an das LLM gegeben, so dass die Antwort auch auf Basis der gefundenen Inhalte formuliert wird. Wie das genau funktioniert, haben wir hier für euch zusammengefasst.

Durch die dynamische Bereitstellung von Informationen ermöglicht RAG einen effizienten Informationsfluss. Dies sorgt für eine kontinuierliche Aktualisierung des Wissens. Zudem trägt RAG zur Verringerung von Halluzinationen bei, indem es die Antworten auf externes Wissen stützt und somit sachliche Ungenauigkeiten minimiert. Ein weiterer Vorteil ist die Skalierbarkeit, da es problemlos mit großen und vielfältigen Datensätze arbeiten kann. Dies eröffnet Optionen für nützliche offene und dynamische Aufgaben, wie z. B. im Kundenservice.

Ein Beispiel für den praktischen Nutzen von RAG ist der Einsatz in einem Unternehmens-Chatbot zur Bereitstellung von Informationen für Mitarbeitende. Stellen wir uns vor, eine Person erkundigt sich nach der aktuellen Urlaubsregelung. Während ein herkömmliches LLM möglicherweise auf veraltete oder ungenaue Informationen zurückgreifen würde, kann ein RAG-basierter Chatbot direkt auf die aktuellen Richtlinien zugreifen und eine präzise Antwort formulieren.

Was ist Fine-Tuning und wie verbessert es die Ergebnisse von LLMs?

Fine-Tuning ist eine Methode, die es ermöglicht LLMs an spezifische Aufgaben und Domänen anzupassen. Im Kern handelt es sich beim Fine-Tuning um den Prozess des Trainings eines vortrainierten Modells mit einem kleineren, gezielten Datensatz. Dieser Ansatz erlaubt es, dem LLM eine spezifische "Absicht" zu vermitteln, sodass es seine Ausgaben präzise an die Anforderungen des jeweiligen Anwendungsfalls anpassen kann.

Anders als bei RAG, wo externe Informationen zur Laufzeit hinzugezogen werden, werden beim Fine-Tuning die zusätzlichen Trainingsdaten direkt in die Architektur des Modells eingebettet. Dies führt zu einer tiefgreifenden Anpassung des Modellverhaltens, die weit über die bloße Ergänzung von Informationen hinausgeht. Fine-Tuning ermöglicht es so LLMs auf bestimmte Aufgabenbereiche zu spezialisieren.

Durch die Anpassung von LLMs ermöglicht Fine-Tuning eine Kontrolle über die Aktionen, den Ton und den Stil der Modelle in den Ausgaben, wodurch die Ergebnisse besser auf spezifische Anforderungen oder Fachkenntnisse abgestimmt werden können. Zudem steigert Finetuning die Effizienz bei der Inferenz, da ein fein abgestimmtes Modell schnelle Antworten erzeugt, ohne auf einen externen Abrufprozess angewiesen zu sein. Dies macht es besonders geeignet für Anwendungen, die eine hohe Qualität und Genauigkeit erfordern, wie z. B. bei medizinischen Untersuchungen oder Vertragsanalysen.

Ein Beispiel für den Nutzen von Fine-Tuning zeigt sich im Bereich des Rechtswesens, insbesondere bei der Analyse von Verträgen. Stellen wir uns vor, ein Anwalt benötigt eine detaillierte Prüfung eines komplexen Vertragsdokuments. Ein herkömmliches großes Sprachmodell könnte allgemeine Informationen liefern, jedoch nicht die spezifischen rechtlichen Nuancen erfassen. Durch Fine-Tuning auf rechtliche Texte und spezifische Vertragsklauseln wird das Modell in die Lage versetzt, präzise und kontextbezogene Analysen zu liefern. Es kann kritische Punkte im Vertrag identifizieren und auf potenzielle Risiken hinweisen, die für den Fall von hoher Bedeutung sind.

Wann sollte RAG oder Fine-Tuning eingesetzt werden?

Beide Methoden haben ihre spezifischen Stärken und Anwendungsbereiche. Wann welche Ansatz am sinnvollsten eingesetzt werden kann, haben wir hier zusammengefasst:

• Art der Aufgabe: Wenn eine Aufgabe einen aktuellen Informationsstand erfordert, z.B. im Kunden-Support, ist RAG geeignet. Fine-Tuning passt besser zu Aufgaben, die Spezialwissen in einem klar definierten Bereich erfordern, wie z.B. Vertragsanalysen im Rechtsbereich.
• Initial- und Betriebskosten: RAG erfordert geringere Initialkosten, aber potenziell höhere laufende Kosten für Datenspeicherung. Hinzu kommen häufige, einfache Aktualisierungen der Wissensbasis. Fine-Tuning hingegen verursacht höhere Initialkosten durch ein intensives Training, hat dafür aber geringere laufende Kosten. Es erfordert jedoch aufwendigere Aktualisierungen des Modells, die zusätzliche Kosten verursachen können.
• Aktualität der Informationen: RAG sollte gewählt werden, wenn die Aktualität der Informationen entscheidend ist, da es externe Wissensquellen nutzt, die kontinuierlich aktualisiert werden können. Fine-Tuning ist in Bezug auf die Aktualisierung der Informationen weniger flexibel, da es auf statischen Trainingsdaten basiert (z. B. können antrainierte Eigenschaften nur schwierig wieder entfernt werden).
• Komplexität der Modell-Anpassung: Fine-Tuning ermöglicht eine tiefere Anpassung des Modells an spezifische Anforderungen, wie Ton und Stil der Ausgaben. RAG hingegen bietet weniger Kontrolle über das Modell und fokussiert sich auf das Abrufen externer Informationen.‍‍
• ‍Effizienz und Geschwindigkeit: Wenn schnelle Antworten benötigt werden, ist Fine-Tuning die bessere Wahl. RAG kann zusätzliche Zeit für die Verarbeitung von externen Informationen benötigen, was die Geschwindigkeit der Antwortgenerierung beeinflussen kann.

Fazit

Abschließend lässt sich sagen, dass die Wahl zwischen RAG und Fine-Tuning davon abhängt, welches Ziel mit einer KI-Anwendung verfolgt wird. RAG bietet sich an, wenn aktuelle und dynamische Informationen benötigt werden, wie z. B. im Kundenservice, wo schnelle und genaue Antworten wichtig sind. Fine-Tuning hingegen ist ideal für Anwendungsbereiche, die spezialisierte und präzise Fachkenntnisse erfordern, wie Vertragsanalysen im Rechtswesen. Die Anforderungen und Ziele von KI-Anwendungen sollten daher sorgfältig abgewogen werden, um den richtigen Ansatz auszuwählen. Das erhöht nicht nur die Qualtiät des Outputs, es steigert auch deutlich den ROI und Akzeptanz der Anwendung.