Beim maschinellen Lernen muss ein (vortrainiertes) Modell mit zusätzlichen domänenspezifischen Daten nachtrainiert werden, um seine Genauigkeit in einer Zieldomäne zu verbessern. Diese Praxis ist als Domänenanpassung bekannt. In diesem Artikel befassen wir uns mit einer speziellen Art der Domänenanpassung: dem Fine-Tuning eines Spracherkennungsmodells (ASR). Beim Fine-Tuning werden die Gewichte eines vorab trainierten Sprache-zu-Text-Modells anhand neuer Daten so angepasst, dass es in eine vorgegebene Ausrichtung gelenkt wird. Als Ergebnis erhalten wir „bessere“ Modelle, die an neue Sprachen, Akzente, Umgebungen und spezielle Bereiche wie Gesundheitswesen, Bildung, Politik oder Sport angepasst sind. Je nach Architektur und Art des Trainingsmechanismus („supervised“ oder „unsupervised“) kann das Modell sowohl Audio als auch Transkripte für die Anpassung verwenden. Das Fine-Tuning ist zwar auch mit zusätzlichen Rechenkosten verbunden, da es Schritte wie Datenbereinigung, Vorverarbeitung, Stapelverarbeitung, Merkmalsextraktion, Modelltraining und Evaluierung erfordert. Diese Rechenkosten sind jedoch wesentlich geringer als das Training eines neuen Modells von Grund auf. Eine solche Modellverbesserung bringt daher ihre eigenen Herausforderungen mit sich: die Bereitstellung der erforderlichen/neuen Daten, das Bereinigen und Filtern der Daten nach Rauschen und Unklarheiten, nicht ausreichende Daten, um die gewünschte Genauigkeit zu erreichen, Overfitting und „catastrophic forgetting“.
Fine-Tuning und das Universum: Eine Analogie
Um die Idee des Fine-Tuning in einen Kontext zu stellen, betrachten wir die faszinierende Geschichte des Universums. Nach dem Standardmodell der Kosmologie entstand unser Universum aus einer anfänglichen Singularität, einer Phase unendlicher Dichte, bevor „Quantenfluktuationen“ den Urknall auslösten. Es dehnt sich seit etwa 14 Milliarden Jahren aus und hat seine heutige „beobachtbare“ Form erreicht, die fast 93 Milliarden Lichtjahre umfasst. Das Universum, seine dynamische Expansion und die Entwicklung seines Materie-Energie-Gehalts werden durch eine Reihe von Parametern bestimmt, die das Standardmodell der Kosmologie selbst definiert. Eine bekannte Hypothese besagt, dass wir heute nicht existieren könnten, wenn einige dieser Parameter im frühen Universum nicht genau aufeinander abgestimmt gewesen wären. Wir können uns also glücklich schätzen, Teil dieses fein abgestimmten Universums zu sein. (Falls dich dieses Thema interessiert, findest du hier weitere Lektüre, um die Gedanken weiterzuverfolgen: Paper, Erklärvideo auf Youtube)
Mit dieser interessanten Geschichte zum Fine-Tuning des Universums im Hinterkopf wollen wir uns nun dem Thema des Fine-Tuning von ASR-Modellen widmen. Dabei ist zu erwähnen, dass es sich beim Fine-Tuning von Deep Learning Modellen um ein weitreichendes Thema handelt, das den Rahmen dieses Artikels sprengen würde. Daher werden wir uns hier speziell auf Sprache-zu-Text-Modelle konzentrieren.
Die Wichtigkeit des Fine-Tunings bei der automatischen Spracherkennung (ASR)
In der heutigen schnelllebigen Welt, die von großen Sprachmodellen (LLMs) und generativer künstlicher Intelligenz (Gen AI) angetrieben wird, ist das Fine-Tuning von Modellparametern oder Gewichten nach wie vor eine wichtige Aufgabe. Wir sind mit automatischen Spracherkennungssystemen (ASR) vertraut, die Maschinen helfen, menschliche Sprache zu „erkennen“. Der Begriff „erkennen“ steht hier für einen breiteren Kontext, der die Detektion gesprochener Äußerungen, ihre phonetische Erkennung und die Umwandlung in Text in natürlicher Sprache umfasst. Seit den allerersten grundlegenden ASR-Modellen wie „Audrey“ und „Shoebox“ (1952, 1962 Bell Labs & IBM), die nur einige Ziffern und Buchstaben der englischen Sprache erkannten, hat ASR die Mensch-Maschine-Interaktion revolutioniert und die Kluft zwischen menschlicher Sprache und maschinellem Verständnis geschlossen (Einen detaillierten Einblick in die Automatische Spracherkennung und ihre Entwicklung findest du hier).
Während die Entwicklung von ASR-Systemen auf dem neuesten Stand der Technik beeindruckende Meilensteine erreicht hat (z.B. Whisper, Meta-Speech-to-Text, Speechbrain, Nemo Canary), sind die Genauigkeitsverbesserungen nach wie vor am größten für Sprachen mit einem großen Wortschatz wie Englisch, Mandarin, Spanisch, Französisch, Deutsch usw. Daher ist das Fine-Tuning dieser Modelle für spezifische Aufgaben oder Sprachen mit begrenzten Ressourcen (engl. Low-Resource Languages) ein entscheidender Schritt, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. In diesem Artikel werden die Grundlagen, die Methodik und die Herausforderungen beim Fine-Tuning von ASR-Modellen, insbesondere für Low-Resource Languages, untersucht.
Modellanpassung: Warum Fine-Tuning?
Interessanterweise könnte man das Fine-Tuning im Universum als einen natürlichen Prozess ohne „menschliche Aufsicht“ betrachten. Wenn wir über Fine-Tuning im Zusammenhang mit KI nachdenken, ist eine weitere hilfreiche Analogie, sich das vortrainierte Modell als einen Tontopf vorzustellen. Der Topf wurde bereits grob geformt – er ist funktionsfähig, aber es fehlen noch die letzten Details des Designs. Beim Fine-Tuning geht es im übertragenen Sinne genau darum: dem Topf den letzten Schliff zu geben, z. B. durch dekorative Muster oder Texturen, um ihn für einen bestimmten Zweck zu optimieren. Der vorhandene Ton wird gezielt geformt, um das Design zu verbessern, ohne die Kernstruktur zu verändern. Ist der Feinschliff abgeschlossen, bleiben die Änderungen bestehen und der Topf ist nun genau auf die jeweiligen Anforderungen angepasst.
Dieser Prozess ist in Abbildung 2 dargestellt, in der das trainierte Modell als einfacher, unverzierter Topf dargestellt ist. Beim Fine-Tuning-Prozess werden neue Daten hinzugefügt und die spezifischen Merkmale des Modells (die „modifizierten Gewichte“) umgestaltet, um es an den gewünschten Bereich anzupassen, vergleichbar mit dem Hinzufügen dekorativer Elemente zu einem Tontopf. Das ursprüngliche Design (die „ursprünglichen Gewichte“) bleibt erhalten, aber es enthält nun neue, verfeinerte Elemente.
Fine-Tuning ist ein Prozess, bei dem das Rad nicht neu erfunden werden muss. Ausgehend von einem vortrainierten ASR-Modell-Kontrollpunkt kann eine zufällig initialisierte Ausgabeschicht auf die bestehende Architektur aufgesetzt werden. Durch die Anpassung der Gewichte dieser Schicht mit neuen, domänenspezifischen Daten passt sich das Modell an neue Aufgaben an. So kann beispielsweise ein allgemeines Spracherkennungsmodell an Audio- und Textdaten aus dem medizinischen Bereich angepasst werden, um die medizinische Terminologie besser zu verstehen. In ähnlicher Weise kann die Verwendung von Daten eines regionalen Radio- oder Fernsehsenders dazu beitragen, ein Modell zu erstellen, das regionale Dialekte erkennt und die lokale Umgangssprache genau wiedergibt.
Dieser Ansatz ist besonders geeignet, um reale Herausforderungen wie starke Akzente, Sprachstörungen, regionale Dialekte, die Erkennung von Schlüsselwörtern bei kriminalistischen Untersuchungen, die Sprache von Kindern oder Gespräche zwischen mehreren Sprechern in lauten Umgebungen zu bewältigen. Doch bevor wir tiefer in die Methodik eintauchen, werfen wir einen Blick auf einige der Vorteile des Fine-Tunings.
Vorteile des Fine-Tunings von ASR-Modellen
- Verbessern der Wissensgrundlage: Durch das Fine-Tuning wird die ursprüngliche Wissensgrundlage des Modells erweitert, so dass es sowohl aus vorhandenen als auch aus neuen Datenquellen lernen kann, was die Leistung in der neuen Domäne verbessert.
- Kosteneffizienz: Kleinere, fein abgestimmte Modelle können kosteneffizienter sein als der Einsatz größerer, hoch entwickelter Deep-Learning-Modelle für bestimmte Aufgaben, was erhebliche Kosteneinsparungen und Ressourceneffizienz ermöglicht.
- Kostengünstige Entwicklung: Fine-Tuning erleichtert eine kostengünstige Entwicklung von Open-Source-Modellen und ermöglicht es so auch kleineren Unternehmen, in diesem Bereich zu wachsen.
Neben dem Fine-Tuning können auch andere Methoden der Modellanpassung je nach Anwendungsfall besser geeignet sein. Beim sprachübergreifenden Transfer (Transferlernen) werden beispielsweise Modelle oder Ressourcen aus Sprachen mit größeren Datenbeständen an Sprachen mit niedrigen Datenbeständen angepasst. Die Wortschatzanpassung hilft dabei, domänenspezifische Lexika mit neuen Wörtern und ihren phonetischen Repräsentationen zu aktualisieren, so dass der „Recognizer“ neue Wörter einbeziehen kann, ohne dass akustische Daten oder ein erneutes Training des akustischen Modells erforderlich sind.
Darüber hinaus werden weitere Adaptionstechniken wie Vektoradaption, Residualadapter, Low-Rank-Adapter (LoRA) und Prompt-Tuning für eine effiziente Domänenanpassung eingesetzt. Unter diesen haben matrixreduzierte Adapter die anderen in Bezug auf Geschwindigkeit und Effizienz übertroffen. Wenn jedoch Robustheit entscheidend ist, bleibt Fine-Tuning die effektivste Methode.
Wie funktioniert Fine-Tuning
Das Fine-Tuning eines ASR-Modells ist ähnlich wie das Backen eines perfekten Kuchens – es erfordert Detailgenauigkeit und Präzision. Während die Temperaturkontrolle (oder in diesem Fall die Gradientenkontrolle) entscheidend ist, sind die Zutaten und die Vorverarbeitung ebenso wichtig, um das beste Ergebnis zu erzielen. Auch bei der Anpassung eines Sprache-zu-Text-Modells geht es nicht nur um die Anpassung der Parameter. Herkömmliche ASR-Systeme bestehen aus separaten Komponenten, wie dem Akustikmodell, dem Lexikonmodell und dem Sprachmodell, die zusammenarbeiten, um menschliche Sprache in Text zu transkribieren. Der Decoder verwendet Sprachmuster aus dem Akustikmodell (z. B. GMM-HMM), Wortvorhersagen aus dem Sprachmodell (z. B. n-gram LM) und Finite State Transducer (FST) mit einem Aussprachewörterbuch, um das phonetische Lexikon zu erstellen (einen tieferen Einblick in die Entwicklung von ASR-Systemen bietet dieser Blogbeitrag).
Um die Robustheit und Genauigkeit des ASR-Modells (Automatic Speech Recognition) zu verbessern, wäre es äußerst komplex, die einzelnen Komponenten unabhängig voneinander zu feinjustieren. Insbesondere darf dabei die Zuordnung innerhalb des HCLG-Frameworks – dem Rückgrat des Textvorhersagesystems – nicht verloren gehen, wenn versucht wird, die Leistung des Modells in einem bestimmten Anwendungsbereich zu steigern. Wie in der nachfolgenden Abbildung dargestellt, hat sich der Fine-Tuning-Prozess in den letzten zwei Jahrzehnten erheblich weiterentwickelt, um diese Anpassungen zu vereinfachen und zu optimieren. Dieser Wandel reicht vom Fine-Tuning einzelner Komponenten des ASR-Modells und der Neuausrichtung (in einigen Fällen auch als „Forced Alignment“ bezeichnet) bis hin zu modernen ASR-Systemen wie z. B. Whisper, bei denen entweder das gesamte Encoder-Decoder-Gewicht trainiert oder nur die Decoder-Gewichte angepasst werden können, während die Encoder-Gewichte eingefroren bleiben.
Wie funktioniert modernes ASR-Fine-Tuning?
Heutiges ASR-Fine-Tuning ist deutlich zugänglicher geworden. KI-basierte Assistenten, wie sie etwa auf Plattformen wie GitHub verfügbar sind, ermöglichen es Nutzenden, innerhalb weniger Minuten Fine-Tuning-Skripte zu erstellen – vorausgesetzt, die Prompts sind korrekt formuliert und die Code-Ausgaben sorgfältig getestet. Diese neue Zugänglichkeit vereinfacht den Prozess erheblich. Dennoch setzt Fine-Tuning weiterhin ein solides Verständnis der Modellarchitektur und der jeweiligen Aufgabenstellung voraus – in manchen Fällen sogar Kenntnisse über sprachliche Ursprünge und Zusammenhänge.
Ein Beispiel: Beim Fine-Tuning für Sprachen mit geringen Ressourcen kann gezielt das Fine-Tuning auf eine ressourcenstarke Sprache genutzt werden – sowohl hinsichtlich der Datenbasis als auch des Modells –, um trotz Datenknappheit die Genauigkeit zu verbessern.
Die eigentliche Herausforderung beim Fine-Tuning moderner ASR-Modelle, das häufig auf einem Sequence-to-Sequence-Training basiert, liegt jedoch in der Verbesserung der Zuordnung zwischen Audioeingabesequenzen und den generierten Wortfolgen. Das akustische Modell, meist der Encoder, zerlegt das Audiosignal, erkennt verschiedene Sprachmuster und ordnet diese wahrscheinlichen Phonemen zu. Das Sprachmodell, wie im Fall von Whisper, fungiert als Decoder und erzeugt die Textsequenz. Whisper verwendet dabei einen Mechanismus namens „Multi-Head Attention“, um das akustische Modell zu interpretieren und das nächste Wort in der Sequenz vorherzusagen. Die Regeln des Sprachmodells basieren auf Techniken des Natural Language Processing (NLP) und tragen dazu bei, vollständige und korrekte Sätze zu erzeugen.
Jedes Encoder-Decoder-Modul basiert auf Deep-Learning-Architekturen mit mehreren Schichten. Die Encoder-Gewichte werden zunächst auf einem großen generischen Datensatz trainiert; anschließend wird das Modell mit diesen vortrainierten Gewichten als Ausgangspunkt auf einem neuen, domänenspezifischen Datensatz weiter trainiert. Dadurch können die Decoder-Schichten so angepasst werden, dass eine höhere Transkriptionsgenauigkeit erreicht wird.
Fine-Tuning als essenzieller Prozess
In diesem Teil haben wir das Konzept des Fine-Tunings von ASR-Modellen genauer unter die Lupe genommen – mit Fokus auf Vorteile, Methoden und reale Anwendungsbeispiele. Fine-Tuning macht ASR-Modelle anpassungsfähiger, verbessert die Genauigkeit und senkt gleichzeitig die Rechenkosten. Im zweiten Teil dieses Blogposts schauen wir uns die Herausforderungen und Chancen an, die Fine-Tuning mit sich bringt – vor allem bei Sprachen mit geringen Ressourcen.
Im nächsten Blogpost setzen wir die Reise rund ums Fine-Tuning fort, diesmal mit dem Fokus auf die besonderen Schwierigkeiten beim Arbeiten mit ressourcenarmen Sprachen. Viele Sprachen weltweit verfügen nicht über ausreichend Daten und Mittel, um leistungsfähige ASR-Modelle zu entwickeln – was den Einsatz von Spracherkennungssystemen stark einschränken kann. Wir werfen einen Blick auf Datenknappheit, Dialektvielfalt und technische Hürden, die das Fine-Tuning in diesen Fällen erschweren.
Außerdem zeigen wir dir Strategien, um diese Herausforderungen zu meistern – etwa durch Data Augmentation, Cross-Lingual Transfer (Transfer Learning) oder durch aktive Einbindung von Communities. Solche Methoden können helfen, ASR-Modelle für Sprachen weiterzuentwickeln, die in der Tech-Welt bisher wenig Beachtung gefunden haben. Abschließend schauen wir darauf, welches Potenzial das Fine-Tuning der Zukunft bietet, um die Lücke für ressourcenarme Sprachen zu schließen – und wie dadurch Sprachtechnologie weltweit inklusiver und zugänglicher werden kann.
Bleib dran für Teil zwei – wir zeigen dir, wie Fine-Tuning ASR-Modelle auch für bislang übersehene Sprachen (Low Resource Languages) effektiver und nutzbarer macht.
