Feinabstimmung von Open-Source-LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen usw.) Schulung

Einführung in Open-Source-LLMs

• Was sind Open-Weight-Modelle und warum sind sie wichtig?
• Überblick über LLaMA, Mistral, Qwen und andere Community-Modelle
• Anwendungsfälle für private, lokale oder sichere Bereitstellungen

Einrichtung der Umgebung und Tools

• Installation und Konfiguration der Bibliotheken Transformers, Datasets und PEFT
• Auswahl der passenden Hardware für die Feinabstimmung
• Laden vortrainierter Modelle von Hugging Face oder anderen Repositories

Datenvorbereitung und Preprocessing

• Datensatzformate (Instruction Tuning, Chat-Daten, reine Textdaten)
• Tokenisierung und Sequenzverwaltung
• Erstellung benutzerdefinierter Datensätze und Data Loaders

Feinabstimmungstechniken

• Standard-Vollfeinabstimmung im Vergleich zu parametersparenden Methoden
• Anwendung von LoRA und QLoRA für effiziente Feinabstimmung
• Nutzung der Trainer API für schnelle Experimente

Modellbewertung und Optimierung

• Bewertung feinabgestimmter Modelle anhand von Generierungs- und Genauigkeitsmetriken
• Umgang mit Overfitting, Generalisierung und Validierungssets
• Tipps zur Leistungsoptimierung und Protokollierung

Bereitstellung und privater Einsatz

• Speichern und Laden von Modellen für die Inferenz
• Bereitstellung feinabgestimmter Modelle in sicheren Unternehmensumgebungen
• Lokale versus Cloud-Bereitstellungsstrategien

Fallstudien und Anwendungsfälle

• Beispiele für den Enterprise-Einsatz von LLaMA, Mistral und Qwen
• Bewältigung multilingualer und domänenspezifischer Feinabstimmung
• Diskussion: Zielkonflikte zwischen offenen und geschlossenen Modellen

Zusammenfassung und nächste Schritte