Erfahren Sie, wie Reinforcement Learning und Fine-Tuning zum dominanten Ansatz für die Optimierung von KI-Modellen wurden – von der GPT-4-Distillation bis zum Aufstieg von Open-Source-Modellen – am Beispiel von OpenPipes Entwicklung und der Übernahme durch CoreWeave.
Die Landschaft der Künstlichen Intelligenz hat sich in den letzten zwei Jahren dramatisch verändert und damit grundlegend beeinflusst, wie Unternehmen Modelloptimierung und -bereitstellung angehen. Was als klare Chance begann, teure Spitzenmodelle in günstigere, effizientere Alternativen zu destillieren, hat sich zu einem komplexen Ökosystem entwickelt, in dem Reinforcement Learning, Open-Source-Modelle und innovative Fine-Tuning-Methoden eine zentrale Rolle in der KI-Strategie spielen. Dieser Artikel beleuchtet die Reise von OpenPipe, einem Unternehmen, das gegründet wurde, um das kritische Problem teurer KI-Inferenz zu lösen, und untersucht die übergeordneten Trends, die die Fine-Tuning-Industrie geprägt haben. Durch die Einblicke von Kyle Corbitt, Mitgründer und CEO von OpenPipe (kürzlich von CoreWeave übernommen), wird deutlich, warum Reinforcement Learning und Fine-Tuning letztlich als dominanter Ansatz zur Optimierung von KI-Modellen gewonnen haben – und was das für die Zukunft der KI-Infrastruktur bedeutet.
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Das Fundament der Fine-Tuning-Revolution liegt im Verständnis der grundlegenden Ökonomie der Bereitstellung von KI-Modellen. Als GPT-4 Anfang 2023 veröffentlicht wurde, bedeutete das einen nie dagewesenen Sprung an Fähigkeiten – aber auch einen entsprechenden Kostenanstieg. Unternehmen, die Workloads in der Produktion betrieben, sahen sich mit der ernüchternden Realität konfrontiert: Die Nutzung von Spitzenmodellen wie GPT-4 für jede Inferenz war wirtschaftlich nicht tragbar; manche Unternehmen gaben monatlich Hunderttausende Dollar für API-Aufrufe an OpenAI aus. Es entstand eine klare Marktineffizienz, die nach einer Lösung verlangte. Die zentrale Erkenntnis war ebenso einfach wie wirkungsvoll: Wenn man die spezifischen Muster und Verhaltensweisen von GPT-4 für die eigenen Anwendungsfälle erfassen konnte, ließ sich dieses Wissen in ein kleineres, günstigeres Modell destillieren, das für die eigenen Workflows fast ebenso gut funktioniert – bei einem Bruchteil der Kosten. Es ging nicht darum, GPT-4 vollständig zu ersetzen, sondern das Verhältnis von Kosten und Leistung für produktive Systeme zu optimieren, bei denen jede Inferenz wirtschaftlich zählt.
Das Problem war jedoch, dass die zu diesem Zeitpunkt verfügbaren Open-Source-Modelle nicht leistungsfähig genug waren, um als direkter Ersatz für GPT-4 zu dienen. Modelle wie Llama 2 waren zwar für ihre Zeit beeindruckend, wiesen aber erhebliche Qualitätslücken im Vergleich zu Spitzenmodellen auf. Das führte zu einer Dreifach-Zwickmühle: Spitzenmodelle waren zu teuer, Open-Source-Modelle zu schwach, und es gab keinen klaren Weg, diese Lücke effizient zu schließen. Der Markt benötigte eine Lösung, mit der die Fähigkeiten der Spitzenmodelle systematisch auf kleinere Open-Source-Modelle übertragen werden konnten – und das auf technisch fundierte und für Entwickler leicht umsetzbare Weise.
Das Entstehen von Fine-Tuning als Service-Kategorie bedeutete einen grundlegenden Wandel im Ansatz von Unternehmen bei der Optimierung von KI-Modellen. OpenPipe legte dabei großen Wert auf eine möglichst reibungslose Integration für Entwickler. Das Unternehmen entwickelte ein SDK, das als Drop-in-Ersatz für das OpenAI-SDK fungierte, sodass Entwickler GPT-4 weiterhin in der Produktion nutzen konnten, ohne Anpassungen am Code vorzunehmen. Im Hintergrund zeichnete OpenPipe jede Anfrage und Antwort auf und baute so einen Datensatz realer Beispiele auf, der exakt zeigte, wie sich GPT-4 bei den spezifischen Aufgaben des Unternehmens verhielt. Dies war eine entscheidende Erkenntnis: Die besten Trainingsdaten für das Fine-Tuning waren nicht synthetisch oder generisch, sondern die tatsächlichen Produktionsanfragen und -antworten, die das gewünschte Verhalten zeigten. Nach ausreichender Sammlung von Beispielen konnten Unternehmen einen Fine-Tuning-Prozess starten, der ein kleineres Modell trainierte, um das GPT-4-Verhalten für die eigenen Anwendungsfälle zu replizieren. Das Resultat war ein API-Endpunkt als direkter Drop-in-Ersatz – Entwickler mussten lediglich die Inferenz-URL ändern, und die Anwendung lief mit dem neuen, günstigeren Modell weiter.
Dieser Ansatz erwies sich als äußerst effektiv auf dem Markt. OpenPipe startete sein Produkt im August 2023 und gewann innerhalb eines Monats die ersten drei Kunden. Der Nutzen war so überzeugend, dass das Unternehmen schnell signifikante Umsätze erzielte und innerhalb von rund acht Monaten nach dem Launch eine Million Dollar jährlich wiederkehrenden Umsatz (ARR) erreichte. Dieses schnelle Wachstum zeigte, dass der Marktbedarf real war und Unternehmen dringend nach Lösungen suchten, um ihre KI-Infrastrukturkosten zu senken. Die ersten Kunden waren meist diejenigen mit den größten Schmerzpunkten: Unternehmen mit umfangreichen Produktions-Workloads und entsprechend hohen API-Rechnungen. Für sie war die Möglichkeit, die Kosten um den Faktor 10 oder mehr zu senken und die Qualität zu halten, transformativ. Die Service-Kategorie Fine-Tuning hatte ihren Product-Market-Fit gefunden und der Markt war bereit, diesen neuen Ansatz zur Optimierung von KI-Modellen zu übernehmen.
Die Geschäftsentwicklung von OpenPipe wurde maßgeblich durch das Aufkommen hochwertiger Open-Source-Modelle wie Mistral und Mixtral beeinflusst. Diese Modelle stellten einen Wendepunkt für die Fine-Tuning-Branche dar, da sie glaubwürdige Alternativen zu geschlossenen Modellen mit starker Performance boten. Besonders Mistral war eine Offenbarung – es übertraf Llama 2 und war vollständig unter der offenen Apache 2.0-Lizenz verfügbar, was für Unternehmen im Hinblick auf Lizenz- und IP-Fragen ein großer Vorteil war. Die Verfügbarkeit solcher Modelle läutete das “goldene Zeitalter” der Fine-Tuning-Startups ein, denn plötzlich gab es eine leistungsfähige Open-Source-Basis, die gut genug für Fine-Tuning und Produktionseinsatz war. Unternehmen konnten Mistral nehmen, es für ihre speziellen Anwendungsfälle feinabstimmen und sicher sein, dass sie ein leistungsfähiges und rechtlich unproblematisches Modell einsetzen.
In dieser Phase etablierte sich Low-Rank Adaptation (LoRA) als Schlüsseltechnik, die die Ökonomie von Fine-Tuning und Inferenz grundlegend veränderte. LoRA ist ein Ansatz, der die Anzahl der trainierbaren Parameter beim Fine-Tuning drastisch reduziert und damit mehrere Vorteile bringt. Erstens sinkt der Speicherbedarf beim Training, sodass größere Modelle auf kleineren GPUs trainiert werden können. Zweitens verkürzt sich die Trainingszeit, was schnelle Iterationen beim Fine-Tuning ermöglicht. Am wichtigsten ist jedoch der Vorteil in der Inferenz: Ein LoRA-adaptiertes Modell erlaubt das Multiplexing vieler verschiedener LoRA-Adapter auf derselben GPU. Das bedeutet, dass man nicht mehr für jede feinabgestimmte Modellvariante eigene GPU-Ressourcen benötigt, sondern dutzende oder sogar hunderte LoRA-Adapter parallel auf einer einzigen GPU betreiben kann. Dieser Architekturvorteil ermöglichte ein völlig neues Preismodell: Statt nach GPU-Stunden (was dazu verleitet, GPUs möglichst auszulasten, unabhängig vom tatsächlichen Bedarf) konnten Anbieter nach Token abrechnen und die Effizienzgewinne direkt an die Kunden weitergeben. Dieser Wechsel von GPU-Stunden- zu Token-basierter Abrechnung war eine bedeutende Innovation für die Monetarisierung und den Betrieb von KI-Inferenz.
Mit der Weiterentwicklung des Fine-Tuning-Markts wurde der Bedarf an ausgefeilter Workflow-Automatisierung immer deutlicher. Unternehmen, die mehrere Fine-Tuning-Experimente verwalteten, verschiedene Modellarchitekturen verglichen und Hyperparameter optimierten, benötigten Werkzeuge, um diese komplexen Abläufe effizient zu orchestrieren. Hier kommen Plattformen wie FlowHunt ins Spiel – sie bieten die Infrastruktur, um die gesamte Fine-Tuning-Pipeline – von der Datenaufbereitung und dem Modelltraining bis zur Evaluierung und Bereitstellung – zu automatisieren. FlowHunt ermöglicht Teams, ausgefeilte Workflows zu erstellen, die Produktionsdaten automatisch erfassen, Fine-Tuning-Jobs bei Erreichen bestimmter Bedingungen auslösen, die Modellleistung gegen Baselines evaluieren und neue Modelle mit minimalem manuellem Aufwand in die Produktion bringen. Durch diese Automatisierung können Unternehmen schneller an ihren Fine-Tuning-Strategien arbeiten, verschiedene Ansätze testen und ihre Modelle kontinuierlich verbessern, ohne ständige manuelle Überwachung zu benötigen. Die Fähigkeit der Plattform, sich mit unterschiedlichen KI-Infrastruktur-Anbietern und Modell-Repositories zu integrieren, ermöglicht End-to-End-Automatisierung über den gesamten KI-Entwicklungszyklus hinweg.
Trotz des starken Anfangserfolgs und der klaren Marktchancen sahen sich OpenPipe und andere Fine-Tuning-Unternehmen mit einer zunehmend herausfordernden Wettbewerbssituation konfrontiert. Der Hauptdruck kam von Spitzen-Laboren wie OpenAI, Anthropic und anderen, die kontinuierlich leistungsfähigere Modelle zu niedrigeren Preisen auf den Markt brachten. Das führte zu einem anhaltenden Sog auf das Wertversprechen von Fine-Tuning-Services: Je günstiger und leistungsfähiger die Spitzenmodelle wurden, desto geringer fielen die Kosteneinsparungen durch das Fine-Tuning kleinerer Modelle aus. Ein Modell, das bei teurem GPT-4 eine Kostenersparnis von 10x bot, war weniger attraktiv, nachdem die Preise für GPT-4 um den Faktor 5 oder mehr gefallen waren. Hinzu kam, dass GPU-Anbieter und Cloud-Infrastrukturunternehmen begannen, Fine-Tuning-Funktionen direkt in ihre Angebote zu integrieren, da Fine-Tuning die Kundenbindung stärkte und die Gesamtausgaben für Infrastruktur steigerte. Allerdings litten diese Angebote oft unter einer schlechten Developer Experience – sie waren schwer zu nutzen, schlecht dokumentiert und nicht in die von Entwicklern genutzten Workflows integriert. Daher blieb die theoretische Bedrohung in der Praxis zunächst begrenzt, weil die Fine-Tuning-Angebote der GPU-Anbieter produktseitig einfach nicht gut genug waren.
Die bedeutendste Konkurrenz entstand jedoch durch die kontinuierliche Verbesserung von Open-Source-Modellen. Als Modelle wie Llama 2, Mistral und später Llama 3 immer besser wurden, verringerte sich der Qualitätsabstand zu den Spitzenmodellen. Unternehmen konnten daher zunehmend Open-Source-Modelle direkt nutzen oder diese selbst feinabstimmen, ohne auf spezialisierte Services angewiesen zu sein. Die Marktdynamik verlagerte sich von “Wir müssen GPT-4 destillieren, weil es zu teuer ist” hin zu “Wir können einfach ein Open-Source-Modell direkt nutzen”. Dieser fundamentale Wandel im Marktumfeld setzte eigenständige Fine-Tuning-Unternehmen unter Druck, weil das Kerngeschäft – die Überbrückung der Lücke zwischen teuren Spitzenmodellen und schwachen Open-Source-Modellen – weniger relevant wurde. Das Zeitfenster für unabhängige Fine-Tuning-Anbieter schloss sich, da sich der Markt um größere Infrastrukturanbieter konsolidierte, die integrierte Lösungen für Modelltraining, Fine-Tuning und Inferenz anbieten konnten.
Der Titel “Warum RL gewonnen hat” spiegelt eine tiefergehende Wahrheit über die Entwicklung der Optimierung von KI-Modellen wider: Reinforcement Learning und Fine-Tuning-Techniken sind zum dominierenden Paradigma geworden, um KI-Modelle an spezielle Anwendungsfälle anzupassen. Dieser Sieg war nicht vorprogrammiert – er entstand durch eine Kombination aus technischer Innovation, Marktdynamik und den grundsätzlichen Grenzen alternativer Ansätze. Reinforcement Learning ermöglicht es, Modelle nicht nur auf Genauigkeit für eine bestimmte Aufgabe zu optimieren, sondern direkt auf die tatsächlich für das Unternehmen wichtigen Ziele. Anstatt lediglich das Verhalten eines Spitzenmodells zu replizieren, können Modelle per Reinforcement Learning gezielt auf Metriken wie Nutzerzufriedenheit, Task Completion Rate oder Geschäftserfolg trainiert werden. Dies ist ein wesentlich ausgereifterer Ansatz zur Modelloptimierung als reines überwachtes Fine-Tuning.
Der Erfolg von RL und Fine-Tuning spiegelt auch die Erkenntnis wider, dass One-size-fits-all-Modelle, so leistungsfähig sie auch sein mögen, niemals für jeden Anwendungsfall optimal sind. Unternehmen haben individuelle Anforderungen, spezifische Datenverteilungen und besondere Leistungsziele. Ein Modell, das auf die eigenen Daten feinabgestimmt und auf die eigenen Ziele optimiert wurde, übertrifft auf den eigenen Aufgaben ein generisches Spitzenmodell. Dieses Grundprinzip hat sich im maschinellen Lernen über Jahrzehnte bewährt und gilt auch im Zeitalter großer Sprachmodelle. Techniken wie LoRA machten Fine-Tuning auch für kleinere Unternehmen wirtschaftlich, wodurch der Zugang zur Modelloptimierung demokratisiert wurde. Die Verfügbarkeit hochwertiger Open-Source-Modelle lieferte eine Basis, für die kein teurer API-Zugang zu Spitzenmodellen nötig war. Fortschritte bei Trainingsmethoden und Infrastruktur machten den Fine-Tuning-Prozess schneller und zuverlässiger. All diese Faktoren schufen ein Umfeld, in dem Fine-Tuning und Reinforcement Learning zur natürlichen Wahl für Unternehmen wurden, die ihre KI-Modelle für spezifische Anwendungsfälle optimieren wollen.
Die Übernahme von OpenPipe durch CoreWeave markiert einen bedeutenden Meilenstein in der Konsolidierung des KI-Infrastrukturmarktes. CoreWeave, ein führender Anbieter von GPU-Infrastruktur und KI-Compute, erkannte, dass Fine-Tuning-Fähigkeiten essenziell für das eigene Wertversprechen sind. Durch die Übernahme gewann CoreWeave nicht nur Technologie und Know-how, sondern auch ein Team mit tiefem Verständnis für Fine-Tuning-Workflows und die Bedürfnisse von Unternehmen bei der Optimierung ihrer KI-Modelle. Diese Akquisition steht stellvertretend für einen übergeordneten Trend im KI-Infrastrukturmarkt: die Integration spezialisierter Services in Plattformen mit umfassendem Leistungsangebot. Anstatt separate Unternehmen für Modelltraining, Fine-Tuning, Inferenz und Monitoring zu haben, entwickelt sich der Markt hin zu integrierten Plattformen, die den gesamten KI-Lebenszyklus abdecken. Dies ist aus mehreren Gründen sinnvoll: Kunden müssen nicht mehr verschiedene Services selbst integrieren, es entstehen Netzwerkeffekte durch die enge Verzahnung der Plattformkomponenten, und die Anbieter können durch Optimierung über den gesamten Stack hinweg wettbewerbsfähigere Preise anbieten.
Die Übernahme zeigt auch, dass der Markt für eigenständiges Fine-Tuning zwar real, letztlich aber zu eng war, um mehrere unabhängige Unternehmen zu tragen. Der Markt wurde aus mehreren Richtungen unter Druck gesetzt: Spitzenmodelle wurden günstiger, Open-Source-Modelle besser, GPU-Anbieter integrierten Fine-Tuning in ihre Angebote. Unter diesen Bedingungen war der gangbarste Weg für Fine-Tuning-Unternehmen, Teil einer größeren Infrastrukturplattform zu werden, die integrierte Lösungen bieten kann. Die Übernahme von OpenPipe durch CoreWeave positioniert das Unternehmen nun so, dass es Organisationen eine umfassende Lösung zur Optimierung ihrer KI-Modelle bieten kann: Zugang zu GPU-Infrastruktur, Fine-Tuning-Fähigkeiten und Inferenzbereitstellung – alles integriert auf einer einzigen Plattform. Das ist die natürliche Entwicklung eines Marktes, der sich konsolidiert und um größere, umfassende Plattformen herum formiert.
Während der gesamten Reise von OpenPipe und der Entwicklung des Fine-Tuning-Markts sticht ein Thema besonders hervor: Die Developer Experience ist von zentraler Bedeutung. GPU-Anbieter hatten zwar Fine-Tuning-Angebote, diese waren aber schwer zu benutzen und schlecht in Entwickler-Workflows integriert. OpenPipe hatte anfangs Erfolg, nicht weil die Technologie grundsätzlich anders war, sondern weil die Developer Experience deutlich besser war. Das Drop-in-SDK, die automatische Datenerfassung, der einfache Managed Workflow – all das zielte darauf ab, Fine-Tuning für Entwickler zugänglich und reibungslos zu machen. Diese Erkenntnis erwies sich als vorausschauend, als sich der Markt weiterentwickelte. Neue KI-Modelle und -Funktionen setzen sich oft nicht wegen technischer Überlegenheit, sondern wegen besserer Developer Experience durch. Als Anthropic Claude mit einer gut gestalteten API und exzellenter Dokumentation einführte, war das ein Magnet für Entwickler. Als OpenAI GPT-4 mit einer einfachen, intuitiven Bedienoberfläche veröffentlichte, wurde es für viele Unternehmen zur Standardwahl. Die Lehre daraus ist klar: Im KI-Infrastrukturmarkt ist Developer Experience kein “Nice-to-have”, sondern ein grundlegender Wettbewerbsvorteil.
Dieses Prinzip erstreckt sich auf das gesamte Ökosystem von KI-Tools und Plattformen. FlowHunt zum Beispiel ist erfolgreich, weil es eine überlegene Developer Experience beim Aufbau und der Automatisierung von KI-Workflows bietet. Anstatt dass Entwickler komplexe Skripte schreiben oder Infrastruktur direkt verwalten müssen, bietet FlowHunt eine visuelle Oberfläche und einfache Abstraktionen, mit denen sich anspruchsvolle Workflows leicht erstellen lassen. Dieser Fokus auf Developer Experience ermöglicht es Plattformen, eine breite Anwenderbasis zu gewinnen und Netzwerkeffekte zu erzeugen. Je mehr Entwickler eine Plattform nutzen, desto mehr Integrationen und Templates entstehen, und der Nutzen für alle steigt. Dieser positive Kreislauf – bessere Developer Experience führt zu mehr Adoption – ist ein entscheidender Erfolgsfaktor im KI-Infrastrukturmarkt.
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Mit Blick nach vorn wird sich die Fine-Tuning-Landschaft im Zuge mehrerer zentraler Trends weiterentwickeln. Erstens: Mit der fortschreitenden Verbesserung und Vergünstigung der Spitzenmodelle wird sich das Wertversprechen von Fine-Tuning vom “teure Modelle erschwinglich machen” hin zu “Modelle für spezifische Anwendungsfälle und Ziele optimieren” verschieben. Das ist ein anspruchsvolleres Wertversprechen, das bessere Werkzeuge zur Bewertung des Nutzens, zur Messung des Einflusses und zur kontinuierlichen Verbesserung feinabgestimmter Modelle erfordert. Zweitens: Die Integration von Fine-Tuning in umfassende KI-Infrastrukturplattformen wird weiter voranschreiten, wobei Unternehmen wie CoreWeave End-to-End-Lösungen für Compute, Training, Fine-Tuning und Inferenz anbieten. Diese Konsolidierung wird es Unternehmen erleichtern, Fine-Tuning als Bestandteil ihrer KI-Strategie zu übernehmen, wird aber auch die Zahl unabhängiger Unternehmen verringern. Drittens: Techniken wie LoRA und andere parameter-effiziente Fine-Tuning-Methoden werden immer wichtiger, da Unternehmen versuchen, die Komplexität beim Betrieb vieler feinabgestimmter Varianten zu beherrschen. Die Fähigkeit, zahlreiche verschiedene Fine-Tuning-Modelle auf gemeinsamer Infrastruktur zu betreiben, wird ein entscheidender Wettbewerbsvorteil sein.
Schließlich werden neue KI-Fähigkeiten und Modellarchitekturen neue Chancen für Fine-Tuning und Optimierung eröffnen. Je leistungsfähiger und spezialisierter Modelle werden, desto größer wird auch der Bedarf, sie für spezifische Anwendungsfälle anzupassen. Unternehmen und Plattformen, die Fine-Tuning einfacher, schneller und effektiver machen, werden die Gewinner in diesem sich wandelnden Umfeld sein. Die Geschichte von OpenPipe und dem Fine-Tuning-Markt zeigt: In der KI gewinnen oft diejenigen, die technische Innovation mit überlegener Developer Experience und tiefem Verständnis der Kundenbedürfnisse kombinieren. Auch in Zukunft werden diese Prinzipien zentral für den Erfolg bleiben.
Die Entwicklung von OpenPipe – vom Startup, das die hohen Kosten von Spitzenmodellen adressierte, bis zum übernommenen Unternehmen innerhalb von CoreWeave – verdeutlicht die Dynamik des KI-Infrastrukturmarktes. Der Erfolg, innerhalb von acht Monaten einen jährlichen Umsatz von einer Million Dollar zu erzielen, zeigte die echte Marktnachfrage nach Fine-Tuning-Lösungen. Die anschließende Konsolidierung spiegelt jedoch die Realität wider, dass eigenständige Fine-Tuning-Services strukturelle Herausforderungen haben, da Spitzenmodelle günstiger werden und Open-Source-Alternativen besser. Der Erfolg von Reinforcement Learning und Fine-Tuning als dominantes Paradigma für Modelloptimierung ist nicht das Resultat eines einzelnen technologischen Durchbruchs, sondern das Zusammenwirken vieler Faktoren: Die Verfügbarkeit hochwertiger Open-Source-Modelle, die Entwicklung effizienter Fine-Tuning-Techniken wie LoRA, bessere Infrastruktur und Tools und das Prinzip, dass spezialisierte Modelle generische übertreffen. Die Übernahme von OpenPipe durch CoreWeave steht für die natürliche Entwicklung hin zu integrierten Plattformen, die umfassende Lösungen über den gesamten KI-Lebenszyklus bieten. Mit zunehmender Reife des Marktes werden künftig überlegene Developer Experience, tiefe Integration über den KI-Stack hinweg und die Fähigkeit, Unternehmen bei der Optimierung ihrer Modelle für individuelle Ziele zu unterstützen, über den Erfolg entscheiden.
Modell-Fine-Tuning ist der Prozess, bei dem ein vortrainiertes KI-Modell durch Training mit domänenspezifischen Daten an spezielle Aufgaben angepasst wird. Dies ist wichtig, weil Unternehmen so die Fähigkeiten großer Sprachmodelle nutzen und sie für ihre individuellen Anwendungsfälle optimieren können. Dadurch werden Kosten gesenkt und die Leistung für spezifische Workflows verbessert.
LoRA (Low-Rank Adaptation) reduziert beim Fine-Tuning die Anzahl der zu trainierenden Parameter, was den Speicherbedarf und die Trainingszeit verringert. Wichtiger noch: Beim Inferenz-Einsatz erlaubt LoRA das parallele Ausführen mehrerer feinabgestimmter Modelle auf derselben GPU, indem diese gemultiplext werden. So ist eine Abrechnung pro Token statt pro GPU-Stunde möglich und die Flexibilität beim Einsatz steigt.
Open-Source-Modelle wie Mistral boten glaubwürdige Alternativen zu geschlossenen Modellen mit starken Leistungsmerkmalen und einer freizügigen Lizenzierung (Apache 2.0). Sie schlossen die Lücke zwischen teuren Spitzenmodellen und qualitativ schwächeren offenen Alternativen und waren damit ideale Kandidaten für Fine-Tuning- und Distillation-Workflows.
Der rasche Preisverfall bei Token der Spitzenmodelle, das Aufkommen leistungsfähigerer Open-Source-Modelle und die Integration von Fine-Tuning-Funktionen in Angebote von GPU-Anbietern erzeugten Wettbewerbsdruck. Zudem verlor das Angebot eigenständiger Fine-Tuning-Services an Attraktivität, da sich der Kostenunterschied zwischen Spitzen- und Open-Source-Modellen verringerte. Das führte zu Konsolidierungen in diesem Bereich.
Arshia ist eine AI Workflow Engineerin bei FlowHunt. Mit einem Hintergrund in Informatik und einer Leidenschaft für KI spezialisiert sie sich darauf, effiziente Arbeitsabläufe zu entwickeln, die KI-Tools in alltägliche Aufgaben integrieren und so Produktivität und Kreativität steigern.
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