In dieser Folge geht's um die Frage: Macht Größe von Large Language Models (LLMs) bei Predictive Analytics wirklich einen Unterschied? Wir vergleichen Open-Source-Modelle mit bis zu 70 Milliarden Parametern – und siehe da, das 8B-Modell schlägt das große Schwergewicht. Außerdem berichten wir vom Finetuning auf einer AWS-Maschine mit 8 A100-GPUs und den Herausforderungen in Bezug auf die Reproduzierbarkeit. Auch das viel diskutierte DeepSeek-Modell haben wir im Autopreis-Benchmark antreten lassen. Und wie immer fragen wir uns: W...
In dieser Folge geht's um die Frage: Macht Größe von Large Language Models (LLMs) bei Predictive Analytics wirklich einen Unterschied? Wir vergleichen Open-Source-Modelle mit bis zu 70 Milliarden Parametern – und siehe da, das 8B-Modell schlägt das große Schwergewicht. Außerdem berichten wir vom Finetuning auf einer AWS-Maschine mit 8 A100-GPUs und den Herausforderungen in Bezug auf die Reproduzierbarkeit. Auch das viel diskutierte DeepSeek-Modell haben wir im Autopreis-Benchmark antreten lassen. Und wie immer fragen wir uns: Was ist praktisch und was ist overkill?
**Zusammenfassung**
- Modellgröße ≠ bessere Prognosen: Das Llama-3.1-8B übertraf das größere 70B-Modell bei der Fahrzeugpreisprognose
- DeepSeek im Benchmark: Das chinesische Modell zeigt bei größeren Trainingsmengen eine ähnlich gute Performance wie das Llama-3.1-8B, ist bei kleinen Datensätzen aber schwächer
- Finetuning mit Multi-GPU auf AWS: Für das 70B-Modell war ein Setup mit 8 A100-GPUs nötig
- Reproduzierbarkeit bleibt schwierig: Trotz Seed erzeugen wiederholte Finetuning-Runs unterschiedliche Ergebnisse
- Modellselektion empfohlen: Um zuverlässige Prognosen zu erhalten, sollte aus mehreren Finetuning-Durchläufen das beste Modell ausgewählt werden
- CPU-Inferenz möglich, aber langsam: Im Vergleich zur GPU war die Vorhersage auf der CPU ca. 30-mal langsamer, Quantisierung könnte künftig Abhilfe schaffen
- Ausblick auf TabPFN & Quantisierung: Kommende Beiträge widmen sich Erfahrungen mit TabPFN und der praktischen Umsetzung von quantisierten LLMs auf kleineren Maschinen
**Links**
- [Begleitender Blogartikel] Predictive LLMs: Skalierung, Reproduzierbarkeit & DeepSeek https://www.inwt-statistics.de/blog/predictive-llms-skalierung-reproduzierbarkeit-und-deepseek
- #50: Predictive Analytics mit LLMs: ist GPT3.5 besser als XGBoost? https://inwt.podbean.com/e/50-predictive-analytics-mit-llms-ist-gpt35-besser-als-xgboost/
- #64: Predictive LLMs: Übertreffen Open-Source-Modelle jetzt OpenAI und XGBoost bei Preisprognosen https://inwt.podbean.com/e/64-predictive-llms-ubertreffen-open-source-modelle-jetzt-openai-und-xgboost-bei-preisprognosen/
- vLLM Framework für schnelle Inferenz: https://github.com/vllm-project/vllm?tab=readme-ov-file
- torchtune Finetuning-Framework von PyTorch: https://github.com/pytorch/torchtune
- PyTorch Reproducibility: https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html
- Paper zur Reproduzierbarkeit von QLoRA-Finetuning: S. S. Alahmari, L. O. Hall, P. R. Mouton and D. B. Goldgof, "Repeatability of Fine-Tuning Large Language Models Illustrated Using QLoRA," in IEEE Access, vol. 12, pp. 153221-153231, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3470850 https://ieeexplore.ieee.org/document/10700744
- heise online: Komprimierte KI: Wie Quantisierung große Sprachmodelle verkleinert von René Peinl https://www.heise.de/hintergrund/Komprimierte-KI-Wie-Quantisierung-grosse-Sprachmodelle-verkleinert-10206033.html
- deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B auf Huggingface https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B#6-how-to-run-locally
- TabPFN: Hollmann, N., Müller, S., Purucker, L. et al. Accurate predictions on small data with a tabular foundation model. Nature 637, 319–326 (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-024-08328-6
- Feedback, Fragen oder Themenwünsche gern an podcast@inwt-statistics.de
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