#64: Predictive LLMs: Übertreffen Open-Source-Modelle jetzt OpenAI und XGBoost bei Preisprognosen?

Teil 2 unseres Preisprognose-Experiments für Gebrauchtfahrzeuge: Können Open-Source-LLMs wie Llama 3.1, Mistral und Leo-HessianAI mit GPT-3.5 mithalten? Wir haben fleißig gefinetuned, bis die Motoren qualmten – und es zeigt sich, dass die Unterschiede gar nicht mehr so groß sind. Mit ausreichend vielen Trainingsbeobachtungen nähern sich die Open-Source-Modelle den Ergebnissen von GPT-3.5 an und können es in einzelnen Metriken sogar übertreffen. Für das Finetuning größerer Modelle sind jedoch auch leistungsfähige GPUs notwendig, was die Ressourcenanforderungen deutlich erhöht. In der Folge beleuchten wir, welchen Mehrwert diese Open-Source-LLMs für praxisnahe Use Cases liefern und welche Herausforderungen dabei auftreten.

Zusammenfassung:

• Vergleich von OpenAI GPT-3.5 und drei Open-Source-LLMs (Llama 3.1, Mistral 7B, Leo-HessianAI)
• Finetuning der Modelle auf lokalen Daten
• Ergebnisse: Open-Source-LLMs sind bei größerem Trainingsdatensatz fast so gut wie GPT-3.5
• XGBoost hinkt etwas hinterher, da Freitexte hier nicht einbezogen wurden
• Wichtige Faktoren: Batchgröße, Trainingsschritte, Speicherbedarf und Nutzung von Lora-Finetuning
• Beim Einsatz von Open Source ist mehr Handarbeit nötig, dafür bleibt alles on-premise
• OpenAI punktet durch Einfachheit und hohe Qualität ohne großen Datenbedarf
• Frameworks wie Huggingface, Mistral Codebase und Torchtune unterstützen das Finetuning
• Ausblick: größere LLMs mit Multi-GPU, multimodale Daten und Unsicherheitsquantifizierung

 

***Links***

• [Blog] Predictive LLMs: Übertreffen Open-Source-Modelle OpenAI bei Preisprognosen? https://www.inwt-statistics.de/blog/predictive-llms-uebertreffen-os-modelle-openai-bei-preisprognosen
• [Podcast] #50: Predictive Analytics mit LLMs: ist GPT3.5 besser als XGBoost? https://www.podbean.com/ew/pb-n6wem-165cb2c
• [Blog] Predictive LLMs: Kann GPT-3.5 die Prognosen von XGBoost verbessern? https://www.inwt-statistics.de/blog/predictive-llms-kann-gpt-xgboost-prognosen-verbessern
• [Podcast] #43: Damit es im Live-Betrieb nicht kracht: Vermeidung von Overfitting & Data Leakage https://www.podbean.com/ew/pb-vw736-15baac0
• [Link] Llama-3.1-8B-Instruct auf Huggingface https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
  - [Link] Mistral-7B-Instruct-v0.3 auf Huggingface https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3
• [Link] Mistral 7B Release Notes https://mistral.ai/news/announcing-mistral-7b/
• [Link] leo-hessianai-7b auf Huggingface https://huggingface.co/LeoLM/leo-hessianai-7b
• [Link] The Hessian Center for Artificial Intelligence https://hessian.ai/de/
• [Docs] LangChain: How to return structured data from a model https://python.langchain.com/docs/how_to/structured_output/#the-with_structured_output-method
• [Link] Wie hoch sind die Treibhausgasemissionen pro Person in Deutschland durchschnittlich? https://www.umweltbundesamt.de/service/uba-fragen/wie-hoch-sind-die-treibhausgasemissionen-pro-person#:~:text=Der%20deutsche%20Aussto%C3%9F%20an%20Treibhausgasen,sehr%20gro%C3%9Fe%20Unterschiede%20im%20Konsumniveau.