Prompt Engineering vs Fine Tuning: Die wichtigsten Unterschiede

Große Sprachmodelle (LLMs) können auf zwei Arten angepasst werden: Prompt Engineering vs Fine Tuning. Der wesentliche Unterschied besteht darin, dass Prompt Engineering die Prompts modifiziert, um das vorhandene Wissen des Modells zu steuern, während Fine Tuning das Modell anhand neuer Daten neu trainiert, um sein Verhalten oder seine Fachkenntnisse anzupassen.

Prompt Engineering ist in der Regel der schnellere und einfachere Ansatz. Fine Tuning ist leistungsfähiger, erfordert jedoch mehr Ressourcen und technisches Know-how.

Prompt Engineering eignet sich besser für schnelle Experimente, flexible Aufgaben und Fälle, in denen kein langfristiges benutzerdefiniertes Verhalten erforderlich ist.

Fine Tuning eignet sich besser für die Entwicklung spezifischer Tools, die Reduzierung von Verzerrungen und die Verbesserung der Leistung in speziellen Kontexten.

Was sind die Vorteile des Prompt Engineering gegenüber Fine Tuning?

Prompt Engineering bietet Ihnen die Möglichkeit, große Sprachmodelle anzupassen, ohne deren Trainingsprozess zu beeinflussen. Anstatt das Modell neu zu trainieren, verfeinern Sie einfach die Art und Weise, wie Sie Fragen stellen oder Anweisungen geben. Dies macht es zum praktischsten Einstiegspunkt für alle, die mit KI experimentieren möchten.

Die Hauptvorteile des Einsatzes von Prompt Engineering sind:

• Geschwindigkeit und Flexibilität. Sie müssen keine Wochen damit verbringen, Datensätze vorzubereiten oder Trainingsjobs auszuführen. Durch Ändern der Prompts können Sie die Ausgabe des Modells fast sofort anpassen. Dies ist nützlich für das Brainstorming von Ideen, die Erstellung schneller Prototypen oder die Bearbeitung von Aufgaben, die sich häufig ändern.
• Geringere Kosten. Fine Tuning erfordert Rechenleistung und Speicherplatz, was teuer sein kann. Mit Prompt Engineering benötigen Sie lediglich Zugriff auf das LLM. Dies macht es zu einer sparsameren Option für Startups, Freiberufler oder kleine Teams.
• Keine Datenaufbereitung erforderlich. Das Erstellen eines Datensatzes fürs Fine Tuning ist zeitaufwändig und erfordert technisches Wissen. Durch Prompt Engineering entfällt dieser Schritt vollständig. Sie können Ihre Ideen testen, ohne Tausende von Beispielen sammeln zu müssen.
• Modellunabhängig. Prompt Engineering funktioniert mit verschiedenen LLMs. Unabhängig davon, ob Sie ChatGPT, Gemini oder ein anderes Modell verwenden, können gut strukturierte Prompts die Ausgabe ohne zusätzliches Retraining steuern.
• Einfachere Wartung. Wenn sich Ihre Projektanforderungen ändern, ist die Aktualisierung eines Prompts wesentlich schneller als das erneute Fine Tuning. Daher eignet sich Prompt Engineering ideal für Projekte, die häufige Anpassungen erfordern.

Weitere praktische Beispiele finden Sie in unserem Leitfaden zum Thema Prompt Engineering für KI.

Was sind die Nachteile des Prompt Engineering vs Fine Tuning?

Prompt Engineering ist zwar schnell und kostengünstig, aber nicht immer die beste Lösung. Da Sie innerhalb der Grenzen eines bestehenden Modells arbeiten, gibt es einige Kompromisse zu beachten.

Hier sind die wichtigsten Nachteile, wenn man sich nur auf Prompt Engineering verlässt:

• Weniger einheitliche Ergebnisse. Selbst bei sorgfältig formulierten Prompts können die Ergebnisse variieren. Wenn Sie beispielsweise dieselbe Frage zweimal stellen, erhalten Sie möglicherweise leicht unterschiedliche Antworten. Diese Uneinheitlichkeit kann ein Problem darstellen, wenn Sie zuverlässige, wiederholbare Ergebnisse benötigen.
• Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten. Da Sie das Modell nicht neu trainieren, können Sie ihm keine neuen Kenntnisse beibringen. Wenn Sie ein Modell benötigen, das bestimmte medizinische Daten, rechtliche Dokumente oder Unternehmensrichtlinien versteht, reicht Prompt Engineering allein nicht aus.
• Skalierungsprobleme. Wenn Projekte komplex werden, benötigen Sie möglicherweise Dutzende von miteinander verketteten Prompts, um die richtigen Ergebnisse zu erzielen. Dies erhöht das Fehlerrisiko und erschwert mit der Zeit die Verwaltung des Workflows.
• Beibehaltung von Verzerrungen. Große Sprachmodelle werden anhand riesiger Datensätze trainiert, die Verzerrungen enthalten können. Durch Prompting werden diese Verzerrungen nicht beseitigt, sondern lediglich umgangen. Fine Tuning ist die effektivere Methode, um das Verhalten eines Modells in diesem Bereich anzupassen.
• Hohe Abhängigkeit von Prompt-Fähigkeiten. Die Qualität der Ergebnisse hängt stark davon ab, wie die Prompts geschrieben sind. Ohne eine klare Struktur oder Strategie werden die Ergebnisse möglicherweise schwach oder irrelevant sein. Das Erlernen der Bewährten Verfahren des Prompt Engineering ist unerlässlich, wenn Sie einheitliche Ergebnisse erzielen möchten.

Kurz gesagt: Prompt Engineering ist ein guter Ausgangspunkt, hat aber seine Grenzen. Wenn Ihr Projekt Präzision, Fachwissen oder groß angelegte Automatisierung erfordert, ist Fine Tuning möglicherweise besser dafür geeignet.

Was sind die Vorteile des Fine Tuning?

Fine Tuning geht über die Anpassung von Prompts hinaus – sie verändert tatsächlich die Art und Weise, wie ein Modell „denkt“, indem es mit neuen Daten neu trainiert wird. Dies macht es zu einer besseren Option, wenn Sie langfristige Zuverlässigkeit, Fachwissen oder einheitliche Leistung benötigen.

Hier die wichtigsten Vorteile des Fine Tuning eines LLM:

• Bereichsspezifisches Wissen. Durch Fine Tuning können Sie das Modell anhand spezieller Datensätze trainieren, beispielsweise medizinischer Forschungsarbeiten, rechtlicher Verträge oder Support-Tickets von Unternehmen. Auf diese Weise entwickelt das Modell Fachwissen in Ihrem Bereich und liefert wesentlich genauere Antworten.
• Reduzierung von Verzerrungen. Während des Vortrainings nehmen LLMs häufig Verzerrungen auf. Durch Fine Tuning können Sie das Modell mit kuratierten, ausgewogenen Datensätzen neu trainieren, um unerwünschtes Verhalten zu minimieren und die Fairness zu verbessern.
• Einheitliche Ausgabe. Im Gegensatz zum Prompt Engineering, das jedes Mal zu leicht unterschiedlichen Ergebnissen führen kann, sind fein abgestimmte Modelle stabiler. Nach dem Training reagieren sie auf dieselbe Anfrage auf vorhersehbare Weise, wodurch sie für wiederkehrende Geschäftsaufgaben zuverlässig sind.
• Bessere langfristige Investition. Prompt Engineering ist zwar schnell, aber nicht immer skalierbar. Durch Fine Tuning entsteht eine angepasste Version des Modells, die Sie wiederholt verwenden können, ohne für jede Situation neue Prompts entwerfen zu müssen. Dies ist besonders wertvoll, wenn Ihr Unternehmen KI für den Kundensupport, die Erstellung von Inhalten oder andere tägliche Abläufe in großem Umfang einsetzt.

Durch Investitionen ins Fine Tuning können Unternehmen ein KI-Modell an ihre Markenbotschaft, ihr Branchenwissen und ihre Compliance-Anforderungen anpassen. Dies erfordert zwar zunächst mehr Ressourcen, zahlt sich jedoch in Form von Leistung und Genauigkeit aus.

Prompt Engineering vs Fine Tuning: Was ist der Unterschied im Prozess?

Aspekt	Prompt Engineering	Fine Tuning
Kernidee	Prompts ändern, um die Modellausgabe zu steuern.	Modell mit neuen Daten neu trainieren
Geschwindigkeit	Schnell (sofortige Ergebnisse)	Langsamer (erfordert Trainingszeit)
Kosten	Gering (kein Retraining erforderlich)	Höher (benötigt Rechenressourcen)
Anpassung	Begrenzt – kann kein neues Wissen hinzufügen	Hoch – kann bereichsspezifisches Wissen hinzufügen
Einheitlichkeit	Variiert – Ausgaben können sich ändern	Stabil – einheitliche Ergebnisse
Am besten geeignet für	Prototyping, Experimentieren, flexible Aufgaben	Spezialtools, Verringerung von Verzerrungen, langfristige Nutzung

Der größte Unterschied zwischen Prompt Engineering und Fine Tuning liegt darin, wie Sie das Modell an Ihre Bedürfnisse anpassen. Beide Ansätze können die Ergebnisse verbessern, aber ihre Arbeitsmethoden sind völlig unterschiedlich:

• Prompt Engineering befasst sich mit der Erstellung besserer Anweisungen. Sie steuern das Verhalten des Modells, indem Sie die Art und Weise, wie Sie Fragen stellen, verfeinern, Kontext hinzufügen oder Einschränkungen festlegen. Das Modell „lernt“ nichts Neues – es interpretiert lediglich Ihre Anweisungen effektiver.
• Beim Fine Tuning wird das Modell selbst neu trainiert. Anstatt Ihre Prompts zu ändern, versorgen Sie das Modell mit neuen Daten, damit es seine internen Muster aktualisieren kann. Mit der Zeit wird das Modell besser im Umgang mit bestimmten Themen, Stilen oder Aufgaben.

Kurz gesagt, Prompt Engineering verändert die Art und Weise, wie Sie mit dem Modell interagieren, während Fine Tuning das Modell selbst verändert.

Dies wirkt sich auch auf den erforderlichen Aufwand aus. Prompt Engineering ist schnell und leichtgewichtig und eignet sich daher gut für Experimente. Fine Tuning ist ressourcenintensiv, führt jedoch zu tiefergehenden und nachhaltigeren Verbesserungen.

Wie funktioniert Prompt Engineering?

Prompt Engineering funktioniert durch sorgfältige Gestaltung der Anweisungen, die Sie einem großen Sprachmodell (LLM) geben. Anstatt das Training des Modells zu ändern, konzentrieren Sie sich auf die Eingabe – den Prompt – um die Ausgabe zu beeinflussen.

Im Grunde genommen ist der Prozess ganz einfach: Sie ändern die Prompts, um Ihre Anfrage klar und strukturiert zu formulieren. Um jedoch zuverlässige Ergebnisse zu erzielen, erfordert Prompt Engineering oft das Ausprobieren verschiedener Techniken:

1. Klare Anweisungen. Das Modell funktioniert besser, wenn Sie konkret sind. Anstatt beispielsweise zu sagen: „Erstelle einen Marketingplan“, könnten Sie sagen: „Erstell einen einseitigen Marketingplan für einen neuen Kaffee-Abonnementdienst namens ‚Bean Box‘. Richte dich an junge Berufstätige im Alter von 25 bis 35 Jahren. Konzentriere dich auf eine Social-Media-Strategie mit Instagram und TikTok, skizziere bestimmte Arten von Inhalten und ein Budget von 5.000 Dollar für das erste Quartal.“
2. Rollendefinition. Sie können das Modell steuern, indem Sie ihm eine Rolle zuweisen, z. B. „Du bist Experte für Cybersicherheit“. Dadurch wird die Ausgabe in einen professionelleren oder bereichsorientierteren Ton verschoben.
3. Kontext und Beispiele. Durch Hinzufügen von Hintergrundinformationen oder Anzeigen von Beispielantworten bleibt das Modell auf Kurs. Dieser Ansatz, bekannt als Few Shot Prompting, ist besonders effektiv für komplexe Aufgaben.

Für fortgeschrittene Anwendungsfälle verwenden Teams einen strukturierten Prompt Tuning-Prozess. Dabei werden Variationen systematisch getestet, Vorlagen angewendet und Prompts verfeinert, bis das Modell einheitliche Ergebnisse liefert.

Der entscheidende Vorteil hierbei ist die Geschwindigkeit: Sie benötigen weder ein Retraining noch große Datensätze. Stattdessen können Sie die Formulierung Ihrer Anweisungen anpassen und sofortige Änderungen im Verhalten des Modells beobachten.

Wie funktioniert Fine Tuning?

Fine Tuning geht über das Prompting hinaus, indem ein großes Sprachmodell (LLM) mit neuen Daten neu trainiert wird. Anstatt nur die Art und Weise anzupassen, wie Sie Fragen stellen, ändern Sie das Modell selbst, damit es in bestimmten Situationen besser funktioniert. Dies macht Fine Tuning besonders wertvoll, wenn Sie ein Modell benötigen, das strenge Regeln befolgt oder hochspezialisierte Themen behandelt.

Der Prozess umfasst in der Regel drei Hauptschritte:

1. Daten sammeln und aufbereiten. Für ein effektives Fine Tuning benötigen Sie einen Datensatz, der das Wissen oder Verhalten widerspiegelt, das das Modell lernen soll. Beispielsweise könnte ein Chatbot für den Kundensupport anhand echter Support-Tickets trainiert werden, während ein Modell für medizinische Assistenz anhand sorgfältig geprüfter klinischer Notizen trainiert werden könnte.
2. Neutrainieren des Modells. Sobald der Datensatz fertig ist, wird er während einer Trainingsphase in das Modell eingespeist. Hier werden die Parameter des Modells angepasst, damit es Muster aus Ihren Daten erkennen kann. Dies kann Supervised Fine Tuning (“überwachtes Fine Tuning”; das Modell lernt, direkten Anweisungen zu folgen) oder Instruction Tuning (“Anweisungs-Tuning”; das Modell lernt, in einem bestimmten Stil zu reagieren) umfassen.
3. Testen und Validieren. Nach dem Training muss das mit Fine Tuning bearbeitete Modell getestet werden. Dadurch wird sichergestellt, dass es sich nicht nur Beispiele merkt, sondern das Wissen auch in neuen Kontexten anwendet. Die Validierung hilft auch dabei, zu bestätigen, dass unerwünschte Verzerrungen reduziert wurden und das Modell zuverlässig funktioniert.

Fine Tuning erfordert im Vergleich zum Prompt Engineering mehr Zeit, Ressourcen und technisches Wissen. Das Ergebnis ist jedoch ein Modell, das speziell auf Ihren Anwendungsfall zugeschnitten ist – sei es die Beantwortung von Kundenanfragen, die Erstellung branchenspezifischer Inhalte oder die Arbeit unter strengen Compliance-Anforderungen.

Was sind die Vorteile des Prompt Engineering?

Prompt Engineering verändert zwar nicht das Modell selbst, erschließt jedoch mit minimalem Aufwand einen hohen Mehrwert. Es ist oft der erste Schritt, den Entwickler, Kreative und Unternehmen bei der Erforschung von KI unternehmen, da es keine spezielle Infrastruktur oder große Datensätze erfordert.

Die Hauptvorteile des Prompt Engineering sind:

• Schnelle Anpassung. Sie können das Verhalten eines Modells innerhalb weniger Minuten ändern, indem Sie einfach die Prompts umschreiben. Wenn Sie beispielsweise kürzere Antworten für einen Chatbot oder mehr technische Details für einen Bericht benötigen, reicht es aus, die Anweisungen anzupassen.
• Zugänglichkeit. Im Gegensatz zum Fine Tuning, das oft Programmierkenntnisse und Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen erfordert, kann jeder mit Prompt Engineering experimentieren. Wenn Sie klare Anweisungen schreiben können, können Sie damit beginnen, die Modelausgaben zu verbessern.
• Skalierbare Experimente. Da Prompts leicht zu testen und zu aktualisieren sind, können Sie verschiedene Ansätze ausprobieren, bis Sie die beste Lösung gefunden haben. Viele Teams verwenden strukturierte Frameworks oder A/B-Tests, um ihre Prompting-Strategien zu verfeinern.
• Es sind keine zusätzlichen Ressourcen erforderlich. Sie benötigen keine Server, GPUs oder lange Trainingszyklen. Alle Verbesserungen ergeben sich direkt aus der Änderung Ihrer Interaktion mit dem LLM. Dies macht es zu einer kostengünstigen Option für Einzelpersonen und kleine Unternehmen.

In vielen Fällen reicht Prompt Engineering allein aus, um zuverlässige und nützliche Ergebnisse zu erzielen. Es eignet sich besonders gut für Aufgaben wie das Entwerfen von Inhalten, Brainstorming, das Zusammenfassen von Texten oder die Durchführung kleiner KI-Projekte, bei denen Geschwindigkeit und Flexibilität wichtiger sind als eine umfassende Anpassung.

Wie kann ich Prompt Engineering und Fine Tuning nutzen?

Sowohl Prompt Engineering als auch Fine Tuning sind leistungsstark – ihre wahre Stärke liegt jedoch darin, zu wissen, wann welches Verfahren zum Einsatz kommen sollte.

Prompt Engineering ist der schnellste Weg, um mit großen Sprachmodellen gute Ergebnisse zu erzielen, und eignet sich daher ideal für Experimente, Prototyping und alltägliche Aufgaben.

Fine Tuning hingegen ist eine längerfristige Investition, die sich auszahlt, wenn Sie Fachwissen, einheitliches Verhalten oder weniger Vorurteile benötigen.

In der Praxis kombinieren viele Fachleute beide Methoden. Sie nutzen Prompt Engineering, um Ideen schnell zu testen, den Ton anzupassen oder Workflows einzurichten, und nutzen dann Fine Tuning, wenn sie ein Modell benötigen, das in ihrer Branche oder ihrem Geschäftsumfeld einheitlich funktioniert.

Praktische Erfahrungen sind der beste Weg, um diese Fähigkeiten zu erwerben. Mit KI-Software-Entwicklern wie Hostinger Horizons können Sie Prompt Engineering üben und sehen, wie KI in reale Projekte integriert werden kann – ein großartiger erster Schritt auf dem Weg zu einer Tätigkeit als Prompt Engineer oder KI-Spezialist.

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