Kleine LLMs intelligenter machen

TL;DR

Die Verwendung kleiner Sprachmodelle (LLMs) kann durch kreative Ansätze und Techniken wie Retrieval Augmented Generation (RAG) optimiert werden. Der Einsatz eines 3-Milliarden-Parameter-Modells zur Unterstützung bei der Code-Generierung zeigt, dass auch lokale LLMs nützliche Ergebnisse liefern können, wenn sie mit spezifischen Informationen gefüttert werden.

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Die Entwicklung kleiner, lokal laufender Sprachmodelle bietet eine interessante Herausforderung, insbesondere im Kontext von Anwendungen wie der Code-Generierung. Obwohl große Modelle wie Claude AI oder Gemini leistungsstark sind, können sie in spezifischen Anwendungsfällen, wie der Arbeit an neuen Projekten, weniger hilfreich sein, da sie möglicherweise nicht mit den neuesten Informationen oder spezifischen Bibliotheken vertraut sind. Oftmals haben Entwickler nicht die Möglichkeit, diese Dienste zu nutzen, sei es aus Gründen der Vertraulichkeit oder aufgrund von Einschränkungen im Zugang zum Internet.

Ein konkretes Beispiel ist die Entwicklung einer Golang-Bibliothek namens Nova, die darauf abzielt, kleine generative KI-Agenten zu erstellen. Bei der Suche nach Unterstützung zur Code-Generierung mit einem lokal laufenden LLM wird ein 3-Milliarden-Parameter-Modell verwendet, das für die Code-Generierung optimiert ist. Der Einsatz von Docker zur Installation und Ausführung dieses Modells ermöglicht es Entwicklern, die Vorteile kleiner LLMs zu nutzen, ohne auf externe Dienste angewiesen zu sein.

Um die Effektivität kleiner LLMs zu maximieren, ist es entscheidend, die Art und Weise, wie Informationen bereitgestellt werden, zu berücksichtigen. Anstatt große Mengen an Code oder Dokumentation direkt in das Modell einzuspeisen, sollte eine gezielte Auswahl relevanter Informationen getroffen werden. Kleine LLMs haben begrenzte Kontextfenster, was bedeutet, dass umfangreiche Informationen die Leistung beeinträchtigen können.

Technische Details/Implikationen

Die Implementierung von Retrieval Augmented Generation (RAG) stellt eine effektive Methode dar, um mit den Einschränkungen kleiner LLMs umzugehen. Bei RAG werden relevante Informationen in einer Vektor-Datenbank gespeichert. Wenn eine Anfrage gestellt wird, sucht das System nach den relevantesten Informationen und übergibt nur diese an das Sprachmodell. Diese Technik verbessert die Effizienz, indem sie die Menge der an das Modell übergebenen Informationen minimiert und gleichzeitig die Relevanz maximiert.

Zusätzlich sollten bei der Verwendung kleiner LLMs zwei wesentliche Regeln beachtet werden: Erstens sollte die Menge an bereitgestellten Inhalten so klein wie möglich gehalten werden, um die Effektivität zu steigern. Zweitens muss darauf geachtet werden, dass die Gesprächshistorie nicht unnötig aufgebläht wird, da dies ebenfalls die Leistung des Modells beeinträchtigen kann.

Fazit/Ausblick

Die Nutzung kleiner, lokal laufender LLMs erfordert kreative Ansätze und Techniken wie RAG, um ihre Effizienz zu maximieren. Diese Methoden eröffnen neue Möglichkeiten für Entwickler, die generative KI in ihren Projekten einsetzen möchten, ohne auf große, cloudbasierte Modelle angewiesen zu sein.