PAllgemein

PEFT

Sammelbegriff für effizientes Fine-Tuning ohne komplettes Neutraining.

PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) ist ein Sammelbegriff für Methoden, mit denen ein KI-Sprachmodell gezielt an die eigenen Anforderungen angepasst wird, ohne das komplette Modell neu zu trainieren. Statt Milliarden von Parametern zu verändern, werden nur wenige zusätzliche „Anpassungs-Parameter“ trainiert. Das spart Zeit, Cloud-Kosten und macht individuelle KI-Lösungen auch für KMU realistisch.

Was bedeutet PEFT?

PEFT steht für „parameter-effizientes Fine-Tuning“. Gemeint ist: Sie nehmen ein bereits starkes Large Language Model (LLM) (z. B. ein Modell hinter ChatGPT oder ein Open-Weights-Modell) und passen es so an, dass es Ihre Sprache, Ihre Dokumenttypen oder Ihren Use Case besser beherrscht – aber mit deutlich weniger Rechenaufwand als klassisches Fine-Tuning.

Wie funktioniert PEFT?

Beim herkömmlichen Fine-Tuning werden sehr viele Modellparameter aktualisiert. Bei PEFT bleibt das Basismodell weitgehend „eingefroren“ und es werden nur kleine, zusätzliche Komponenten trainiert. Typische Vorgehensweise:

  • 1) Basismodell wählen: Ein geeignetes Large Language Model (LLM) wird als Ausgangspunkt genutzt.
  • 2) PEFT-Methode hinzufügen: Es werden kleine Adapter/Parameter-Schichten ergänzt (z. B. LoRA).
  • 3) Trainingsdaten bereitstellen: Kuratierte Beispiele (z. B. E-Mail-Antworten, Support-Tickets, Produkttexte) zeigen dem Modell das gewünschte Verhalten.
  • 4) Nur die Zusatzparameter trainieren: Das reduziert GPU-Bedarf und Trainingsdauer deutlich.
  • 5) Bereitstellen & testen: Im Betrieb läuft die Inference meist fast so schnell wie zuvor, oft mit minimalem Zusatzaufwand.

Warum ist PEFT für Cloud & SaaS relevant?

Für KMU ist PEFT vor allem ein Kosten- und Umsetzungshebel. In Cloud-Umgebungen zahlen Sie typischerweise für GPU-Zeit, Speicher und Engineering-Aufwand. PEFT senkt diese Hürden, weil:

  • Geringere Trainingskosten: Weniger zu trainierende Parameter bedeutet weniger GPU-Stunden und häufig niedrigere „Time-to-Value“.
  • Schnellere Iterationen: Sie können Anpassungen häufiger testen (z. B. neue Produktlinie, neue Richtlinien im Support).
  • Einfacheres Deployment: Statt ein komplett neues Modell zu managen, versionieren Sie oft nur kleine Adapter-Dateien.
  • Mehr Kontrolle über Verhalten: PEFT kann Tonalität, Formatvorgaben oder Fachsprache stabiler machen als reines Prompt Engineering – besonders bei wiederkehrenden Aufgaben.

Wofür nutzt man PEFT in der Praxis? (Beispiele)

  • Customer Support: Ein Modell lernt, Antworten im Stil Ihres Supports zu formulieren (z. B. „kurz, freundlich, mit Ticket-Nummer“), inkl. konsistenter Textbausteine.
  • Vertrieb & Marketing: Generierung von Produktbeschreibungen in Ihrer Markenstimme, mit festen Strukturvorgaben (Überschrift, Vorteile, CTA).
  • Dokumenten-Workflows: Bessere Extraktion/Interpretation Ihrer typischen Dokumente (Angebote, Lieferscheine), oft kombiniert mit Structured Outputs (JSON Schema).

PEFT vs. RAG: Was ist der Unterschied?

PEFT „verändert“ das Verhalten des Modells (wie es schreibt/entscheidet), während RAG (Retrieval-Augmented Generation) dem Modell vor der Antwort zusätzliche Informationen aus Ihrer Wissensbasis liefert (was es wissen soll). In vielen SaaS-Setups ist die Kombination ideal: RAG für aktuelle Fakten und PEFT für Tonalität, Format und domänenspezifische Muster. So reduzieren Sie auch das Risiko von Halluzinationen (Hallucinations), weil Fakten aus Quellen kommen und PEFT eher die Form und Regeln stabilisiert.

Was kostet PEFT?

Fixpreise sind schwer, weil Kosten von Modellgröße, Datenmenge, Qualitätsanspruch und GPU-Setup abhängen. Typischerweise bestimmen (1) die benötigten GPU-Stunden, (2) Datenaufbereitung/Labeling und (3) Tests/Evaluierung den Aufwand. Für KMU ist PEFT oft deutlich günstiger als „vollständiges Fine-Tuning“ und kann je nach Umfang von einem kleinen Pilot bis zu einem produktiven Rollout skaliert werden.