Anpassungsfähigkeit und Feinabstimmung der Modelle ChatGPT, Bard und Claude

1. Einleitung
2. ChatGPT (OpenAI): Anpassungsfähigkeit und Feinabstimmung
3. Bard (Google): Anpassungsfähigkeit und Feinabstimmung
4. Claude (Anthropic): Anpassungsfähigkeit und Feinabstimmung
5. Fazit

Einleitung

Die großen Sprachmodelle ChatGPT von OpenAI, Bard von Google und Claude von Anthropic unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Anpassungsfähigkeit und Möglichkeiten zur Feinabstimmung (Fine-Tuning) erheblich, auch wenn sie alle ähnliche Grundlagen in der Verarbeitung natürlicher Sprache und dem Aufbau auf Transformer-Architekturen teilen. Nachfolgend wird auf die jeweiligen Besonderheiten und Unterschiede dieser drei Modelle eingegangen.

ChatGPT (OpenAI): Anpassungsfähigkeit und Feinabstimmung

ChatGPT basiert auf der GPT-(Generative Pretrained Transformer)-Reihe und OpenAIs Fokus liegt stark auf der Option, Modelle sowohl durch klassische Fine-Tuning-Methoden als auch durch spezielle Mechanismen wie Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) an individuelle Anforderungen anzupassen. Insbesondere bei GPT-3 und GPT-4 können Entwickler über die API neu trainierte Modelle erstellen, die auf spezifische Domänen oder Use Cases angepasst sind. Neben dem expliziten Fine-Tuning unterstützt ChatGPT auch sogenannte Prompt Engineering-Techniken, bei denen durch sorgfältiges Design der Eingabeaufforderung eine Art informelle Anpassung realisiert wird. OpenAI hat zudem die Möglichkeit geschaffen, über sogenannte Custom GPTs innerhalb der ChatGPT-Plattform ohne tiefes technisches Wissen eigene Versionen anzupassen, was die Anpassungsfähigkeit für Endnutzer erleichtert.

Das Fine-Tuning selbst benötigt jedoch in der Regel Zugriff auf größere Datenmengen, Rechenressourcen und Fachkenntnis, weshalb OpenAI seine feinjustierten Varianten meist zentral steuert und Kunden eher über API-Anpassungen bedient. Die Stärke von ChatGPT liegt somit in einer Kombination aus flexiblen API-Parametern, vortrainiertem Wissen und Möglichkeiten für kontrollierte Feinjustierung, teilweise auch dynamisch durch Nutzerinteraktion.

Bard (Google): Anpassungsfähigkeit und Feinabstimmung

Bard ist Googles Sprachmodell, das auf der LaMDA-Architektur basiert. Historisch legt Google bei LaMDA den Schwerpunkt auf sicherheitsorientierte Anpassungen und das Vermeiden von problematischen Antworten, weshalb das Modell in erster Linie für eine breite, kontextreiche Unterhaltung optimiert wurde. Bard selbst ist eher als direktes Endnutzer-Produkt ausgerichtet, weniger als Plattform, auf der Entwickler umfangreich eigene Anpassungen vornehmen können.

Feinabstimmungen werden bei Google primär intern durchgeführt, wobei das Modell durch fortlaufendes Training mit zusätzlichen Daten, speziell kuratiert und bewertet, verbessert wird. Externe Fine-Tuning-Optionen in Form von individuell trainierbaren Modellen, wie sie bei OpenAI zunehmen verfügbar sind, sind bei Bard bislang begrenzt oder kaum öffentlich dokumentiert. Google integriert seine Modelle häufig in größere Ökosysteme (zum Beispiel in Suche, Assistant oder Workspace), wo Anpassungen eher über Integrationsebene oder parametrisierte Schnittstellen erfolgen.

Für Entwickler ist Bard folglich weniger eine Plattform zur Modellanpassung als eine fertige Lösung, die Google kontinuierlich durch eigene Forschung und Kontrolle verbessert. Die Anpassungsfähigkeit ist daher stärker in die Produktentwicklung eingebettet, weniger in der individuellen Feinjustierung durch externe Nutzer.

Claude (Anthropic): Anpassungsfähigkeit und Feinabstimmung

Claude von Anthropic verfolgt einen etwas anderen Ansatz, der stark auf Sicherheit, Vertrauenswürdigkeit und kontrollierte Nutzung des Modells ausgerichtet ist. Anthropic legt großen Wert auf das Constitutional AI-Prinzip, wodurch das Modell während seiner Trainings- und Feinanpassungsphasen durch eine regelbasierte Methode selbstständig unerwünschte Verhaltensweisen reduzieren soll. Dies führt dazu, dass die Feinabstimmung nicht nur auf Daten, sondern auch auf ethische und sicherheitsorientierte Grundsätze fokussiert ist.

Im Hinblick auf die technische Anpassungsfähigkeit bietet Anthropic Entwicklern Möglichkeiten, Claude auf spezifische Aufgaben zuzuschneiden, beispielsweise durch Prompting und API-Parameter, ähnlich wie bei ChatGPT. Explizites Fine-Tuning durch die Kunden selbst ist aktuell jedoch weniger verbreitet als bei OpenAI oder anderen Anbietern. Die Architektur und Philosophie von Anthropic legt den Schwerpunkt darauf, das Modell von Grund auf sicherer zu gestalten und weniger auf individuelle oder domänenspezifische Anpassungen durch Nutzer, so dass Feinabstimmung vor allem über kontrollierte Trainingsprozesse bei Anthropic geschieht.

Der Vorteil dieses Ansatzes ist eine hohe Kontrolle über Modellverhalten und Risikominderung, während die direkte Anpassbarkeit durch Anwenderfirmen oder Entwickler noch eingeschränkt bleibt. Dennoch unterstützen API-Integrationen eine gewisse Flexibilität in der Nutzung, auch wenn diese weniger tiefgreifend als bei OpenAI ausfallen.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ChatGPT von OpenAI die vielseitigsten Möglichkeiten für Anpassungen und Feinabstimmung bietet, sowohl durch eigenes Fein-Tuning als auch durch flexible API-Parametrisierung und benutzerfreundliche Tools zur Modellanpassung. Bard von Google ist vor allem ein breit eingesetztes, direkt nutzbares Produkt, dessen Anpassungen vorwiegend intern und über Produktintegration erfolgen, weniger über externes Fine-Tuning. Claude von Anthropic verfolgt einen sicherheitsfokussierten Entwicklungsansatz, bei dem Feinabstimmung in erster Linie auf verantwortungsvolles Verhalten und ethische Leitlinien basiert, die vom Anbieter selbst kontrolliert werden, sodass die Anpassungsfähigkeit durch Nutzer individueller weniger ausgeprägt ist. Die Entscheidung für ein Modell hängt somit stark davon ab, ob man mehr Wert auf flexible technische Anpassung legt (ChatGPT), eine sichere und integrierte Lösung bevorzugt (Claude) oder ein stark produktorientiertes Modell nutzen möchte (Bard).