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concept#KI#ML Ops#KI-Governance#Maschinelles Lernen

LLM-Training

Prozess zum Trainieren großer Sprachmodelle durch Optimierung von Modellparametern auf Basis großer Datensätze und definierter Lernziele.

LLM-Training bezeichnet den Prozess, ein großes Sprachmodell durch Optimierung seiner Parameter auf Basis großer Text- und ggf.
Etabliert
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Organisatorisch
  • Organisation
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Experiment-Tracking und Model RegistryDatenversionierung und Data CatalogDeployment- und Monitoring-Plattform

Prinzipien & Ziele

Datenqualität, Deduplizierung und Leckage-Prävention priorisierenReproduzierbare Trainingspipelines und kontrollierte ExperimenteEvaluation, Safety-Checks und Regression-Tests als Gate
Iteration
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Data Leakage führt zu überschätzter Leistung und Compliance-Risiken
  • Bias und toxische Inhalte können Verhalten und Outputs verzerren
  • Unzureichende Safety-Tests erhöhen Missbrauchs- und Reputationsrisiken
  • Strikte Datenhygiene: Deduplizierung, Leakage-Checks, PII-Filter
  • Reproduzierbare Runs mit deterministischen Seeds und Versionierung
  • Mehrstufige Evaluation: Qualität, Safety, Robustheit, Kosten

I/O & Ressourcen

  • Trainingsdaten, Datenlizenzen und Datenpipeline
  • Compute (GPU/TPU), Trainingsstack und Konfiguration
  • Zielmetriken, Evaluationssuite und Safety-Policies
  • Model-Checkpoints und Release-Artefakte
  • Evaluationsreports und Regression-Analysen
  • Dokumentation, Audit- und Compliance-Artefakte

Beschreibung

LLM-Training bezeichnet den Prozess, ein großes Sprachmodell durch Optimierung seiner Parameter auf Basis großer Text- und ggf. Multimodal-Datensätze zu erstellen oder weiterzuentwickeln. Es umfasst die Auswahl und Aufbereitung von Trainingsdaten, die Festlegung von Zielfunktionen, das Durchführen von Pretraining und Fine-Tuning (z. B. supervised fine-tuning) sowie Evaluierung und Iteration. Häufig sind zusätzliche Schritte wie Alignment (z. B. Preference-Optimization) und Safety- sowie Qualitätsprüfungen integriert, um gewünschtes Verhalten, Robustheit und Compliance zu erreichen. Effektives LLM-Training erfordert reproduzierbare Pipelines, klare Metriken, kontrollierte Experimente und ein Bewusstsein für Risiken wie Data Leakage, Bias, Halluzinationen und Kosten.

✔

  • Bessere Aufgabenleistung und Domänenabdeckung durch gezieltes Training
  • Konsistenteres Verhalten durch Alignment und Policy-Constraints
  • Messbare Qualitätssteigerungen durch systematische Evaluation

✖

  • Hohe Kosten für Compute, Datenaufbereitung und Iterationen
  • Ergebnisse sind stark abhängig von Datenqualität und Zieldefinition
  • Training kann unerwünschte Regressionen und neue Failure-Modes erzeugen

  • Loss/Perplexity

    Trainings- und Validierungsmetriken zur Modellkonvergenz und Generalisierung.

  • Task-Benchmarks

    Vergleichbare Metriken auf definierten Aufgaben- und Evaluationssuiten.

  • Safety- und Policy-Compliance

    Erfüllung von Safety-Kriterien und Richtlinien anhand von Tests und Red-Teaming.

SFT für Code-Assistenz

Ein Basismodell wird mit Prompt/Antwort-Paaren auf Coding-Tasks feinjustiert und gegen eine Evaluationssuite regressionsgetestet.

Fortgesetztes Pretraining für Fachsprache

Ein Modell wird auf kuratierten Domänendokumenten weitertrainiert, um Terminologie und Stil robuster zu beherrschen.

Alignment mit Präferenzdaten

Ein Modell wird mittels Präferenzoptimierung auf hilfreiches und sicheres Antwortverhalten ausgerichtet und mit Safety-Benchmarks überprüft.

1

Ziele, Metriken, Policies und Evaluationssuite definieren

2

Daten kuratieren, deduplizieren, filtern und versionieren

3

Training (Pretraining/Fine-Tuning) mit Checkpoints durchführen

4

Evaluation, Safety-Tests und Regression-Checks ausführen

5

Freigabe, Deployment, Monitoring und Iteration etablieren

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Unversionierte Datensätze und fehlende Reproduzierbarkeit
  • Fehlende Model Registry und unklare Release-Artefakte
  • Ad-hoc Evaluations ohne dauerhafte Benchmark-Suites
Compute- und GPU-VerfügbarkeitDatenqualität und DatenkurierungEvaluation und Regression-Handling
  • Training auf sensiblen oder proprietären Daten ohne Rechteklärung
  • Einsatz von Trainingsdaten, die Evaluation oder Benchmarking kontaminieren
  • Release eines Modells ohne Safety-Validierung in produktiven Kontexten
  • Datenlecks durch Überschneidung von Train/Validation/Test
  • Schwache Generalisierung durch Overfitting auf kuratierte Samples
  • Kostenexplosion durch unkontrollierte Experimente
Machine Learning Engineering und Deep LearningDatenengineering, Datenkurierung und QualitätssicherungMLOps: Reproduzierbarkeit, Evaluierung und Monitoring
Anforderungen an Modellqualität, Robustheit und KostenkontrolleDatenschutz, IP-Schutz und regulatorische AnforderungenNeed für domänenspezifische Kompetenz und Verhalten
  • • Compute-Budget und Laufzeitlimits
  • • Datenrechte, Lizenzen und Datenschutz
  • • Reproduzierbarkeit und Auditierbarkeit der Trainingsläufe