KI-Vergleich
Prompt Engineering oder Fine-Tuning
Beginnen Sie mit Prompt Engineering, das schnell und günstig zu ändern ist; wechseln Sie zu Fine-Tuning erst, wenn eine gemessene Lücke bleibt, die bessere Prompts und Beispiele nicht schließen.
| Aspekt | Prompt Engineering | Fine-Tuning |
|---|---|---|
| Zeit zum Ausprobieren | Minuten | Tage, mit Daten zum Sammeln |
| Kosten einer Änderung | Text bearbeiten | Neu trainieren |
| Benötigte Daten | Einige Beispiele | Hunderte oder Tausende Beispiele |
| Kosten pro Aufruf | Lange Prompts kosten mehr Tokens | Kürzere Prompts nach dem Training |
Prompt Engineering wählen, wenn
- Sie finden noch heraus, wie ein gutes Ergebnis aussieht
- Die Aufgabe ändert sich oft
- Sie haben wenige Beispiele
Fine-Tuning wählen, wenn
- Evaluierungen zeigen eine Lücke, die Prompts nicht schließen
- Die Aufgabe ist stabil und wiederholt sich in großer Zahl
- Sie haben einen sauberen Trainingssatz und einen getrennten Testsatz
Praktisch lernen
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Verwandte Begriffe
- Prompt
- Ein Prompt ist der Text, den Sie an ein Sprachmodell schicken, um ihm zu sagen, was es tun soll: die Anweisung, Beispiele und das Material, mit dem es arbeitet.
- Few-Shot-Prompting
- Beim Few-Shot-Prompting stehen einige gelöste Beispiele im Prompt, damit das Modell deren Muster, Format und Urteil auf eine neue Eingabe überträgt.
- Fine-Tuning (Feinabstimmung)
- Fine-Tuning heißt, ein vorhandenes Modell mit eigenen Beispielen weiterzutrainieren, damit es eine Aufgabe, einen Stil oder ein Format lernt, das es vorher nicht gut konnte.