Beherrschung der Post-Training-Techniken für LLMs im Jahr 2025: Modelle von Generalisten zu Spezialisten erheben

In der unaufhaltsamen Entwicklung der künstlichen Intelligenz haben große Sprachmodelle (LLMs) ihre anfänglichen Phasen überwunden und sind zu unverzichtbaren Werkzeugen für alles geworden, von der Codegenerierung bis hin zur kreativen Geschichtenerzählung. Doch da das Vortraining angesichts von Datenknappheit und steigenden Rechenanforderungen an seine Grenzen stößt, hat sich der Fokus dramatisch auf Post-Training-Techniken verlagert. Diese Wende ist nicht nur akademisches Interesse—sie ist eine strategische Notwendigkeit. Am 11. November 2025 wurde berichtet, dass OpenAI seine Roadmap in Richtung verbesserter Post-Training-Methoden umorientiert, um den nachlassenden Leistungszuwächsen in aufeinanderfolgenden GPT-Iterationen entgegenzuwirken. Mit grundlegenden Modellen wie GPT-4o, die bereits die Grenzen des rohen Maßstabs verschieben, entfaltet sich die wahre Alchemie nun in der Verfeinerungsphase: die Umwandlung probabilistischer Papageien in präzise, ausgerichtete und anpassungsfähige Denker.

Das Post-Training – das überwachte Feinabstimmung (SFT), Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback (RLHF), parameter-effiziente Feinabstimmung (PEFT) und aufkommende Paradigmen wie das kontinuierliche Lernen umfasst – erschließt domänenspezifische Fähigkeiten ohne die exorbitanten Kosten einer Neuausbildung von Grund auf. Wie Nathan Lambert in seiner Analyse vom Januar 2025 treffend bemerkt: „Das Post-Training ist nicht mehr nur ein Nachgedanke; es ist der Motor, der die modernen KI-Fähigkeiten antreibt.“ Dieser Blog taucht tief in diese Techniken ein und greift auf die neuesten Durchbrüche aus dem Jahr 2025 von OpenAI, Scale AI, Hugging Face und Red Hat zurück. Ob Sie ein Entwickler sind, der für den Unternehmenseinsatz optimiert, oder ein Forscher, der sich mit den Grenzen der Ausrichtung beschäftigt, das Verständnis des Post-Trainings ist der Schlüssel, um das volle Potenzial der LLMs zu nutzen. Wir werden Methoden, Benchmarks, Herausforderungen und zukunftsorientierte Strategien erkunden, um Ihnen umsetzbare Einblicke zu geben, mit denen Sie Ihre KI-Workflows zukunftssicher machen können.

Die Notwendigkeit des Post-Trainings in einer Ära abnehmender Erträge

Das Vortraining von LLMs mit Terabytes an aus dem Internet gesammelten Daten hat Wunder hervorgebracht, wie zum Beispiel emergentes Denken in Modellen mit mehr als 100 Milliarden Parametern. Doch wie die internen Metriken von OpenAI zeigen, greift das Gesetz des abnehmenden Ertrags: Jede Verdopplung der Rechenleistung bringt nur marginale Verbesserungen der Perplexität, verstärkt durch die Erschöpfung hochwertiger Daten. Hier kommt das Post-Training ins Spiel: ein Katalog von Eingriffen, die nach dem Einfrieren der Anfangsgewichte angewendet werden und sich auf Ausrichtung, Effizienz und Spezialisierung konzentrieren. Anders als das Vortraining, das auf brutale Mustererkennung setzt, ist das Post-Training chirurgisch – es passt Verhaltensweisen an, um Hilfsbereitschaft, Unbedenklichkeit und Ehrlichkeit (die „drei Hs“ der AI-Sicherheit) zu priorisieren.

Im Jahr 2025 wird dieser Wandel von Branchengiganten kristallisiert. Das neu gegründete "Foundations"-Team von OpenAI, das Anfang November angekündigt wurde, priorisiert die Generierung synthetischer Daten und iterative Verfeinerung, um Fortschritte aufrechtzuerhalten. Dies signalisiert einen breiteren Industriekonsens, dass nach dem Training 2-5 Mal mehr Wert aus bestehenden Architekturen extrahiert werden könnte. Die Forschung von Scale AI vom 8. November über kontinuierliches Lernen während des Post-Trainings unterstreicht dies weiter und zeigt, wie Modelle neues Wissen aufnehmen können, ohne das katastrophale Vergessen, das bei naivem Fine-Tuning 20-30% der Basisfähigkeiten erodiert. Unterdessen demokratisiert das Smol Training Playbook von Hugging Face—ein über 200-seitiges Werk, das Ende Oktober veröffentlicht wurde—diese Erkenntnisse und dokumentiert ihre Reise vom Pre-Training des SmolLM bis zum Post-Training über SFT und direkte Präferenzoptimierung (DPO).

Warum ist das wichtig für SEO-getriebene Content-Ersteller, Unternehmensarchitekten oder Indie-Entwickler? Nachtrainierte LLMs betreiben 80% der produktionsreifen Anwendungen, von personalisierten Chatbots bis zu Code-Assistenten, laut der Übersicht von Red Hat vom 4. November. Sie mindern Halluzinationen (reduzieren Fehlerraten um bis zu 40% durch RLHF) und ermöglichen vertikale Spezialisierung, wie z.B. die Analyse von juristischen Dokumenten oder medizinische Diagnosen, ohne die Inferenzkosten in die Höhe zu treiben. Während wir die Techniken entpacken, bedenken Sie: In einer Welt, in der Modelle wie Llama 3.1 und Mistral Large die Open-Source-Ranglisten dominieren, ist das Post-Training nicht optional—es ist der entscheidende Unterschied.

Kerntechniken nach dem Training: Eine vergleichende Taxonomie

Techniken nach dem Training reichen von leichten Anpassungen bis zu intensiven Ausrichtungen. Im Kern beginnt der Prozess mit einem vortrainierten Basismodell und injiziert aufgabenspezifische Signale durch kuratierte Datensätze und Optimierungsschleifen. Lassen Sie uns die Säulen genauer betrachten.

Überwachtes Feintuning (SFT): Das Fundament der Verhaltensgestaltung

SFT ist der Einstieg in das Training nach dem Training: Das Modell wird hochwertigen, gekennzeichneten Anweisungs-Antwort-Paaren ausgesetzt, um gewünschte Verhaltensweisen zu vermitteln. Denken Sie daran wie eine Lehre - Führung des LLM von auswendig lernen zu kontextueller Anwendung. Der umfassende Leitfaden von Red Hat vom 4. November betont die Rolle von SFT bei der Domänenanpassung, bei der Modelle 10.000-100.000 Beispiele aufnehmen, um die Aufgaben-Genauigkeit um 15-25% zu steigern.

Varianten wie Open Supervised Fine-Tuning (OSFT) nutzen von der Gemeinschaft kuratierte Datensätze und reduzieren die Abhängigkeit von proprietären Daten. Benchmarks aus Hugging Face's Spielbuch zeigen, dass SFT SmolLMs Befolgung von Anweisungen von 45% auf 72% auf dem MT-Bench erhöht, mit minimalem Rechenaufwand (unter 1.000 A100-Stunden). Allerdings birgt SFT das Risiko der Überanpassung; zur Minderung wird Curriculum-Lernen eingesetzt, das die Komplexität schrittweise erhöht.

Parameter-Effizientes Feintuning (PEFT): Demokratisierung der Anpassung

Für ressourcenbeschränkte Teams glänzt PEFT, indem es nur Bruchteile der Parameter aktualisiert—oft weniger als 1%—über Adapter wie LoRA (Low-Rank Adaptation). Eingeführt 2021, aber 2025 verfeinert, injiziert LoRA Niedrigrangmatrizen in die Aufmerksamkeits-Layer und friert das Basismodell ein. Scale AIs kontinuierliche Lernforschung integriert PEFT mit Replay-Puffern, wodurch Modelle sequentiell lernen können, ohne vorherige Aufgaben zu vergessen, und erreicht eine 90%ige Beibehaltung auf GLUE-Benchmarks nach Multi-Domain-Exposition.

QLoRA erweitert dies auf eine 4-Bit-Quantisierung und reduziert den VRAM-Bedarf um 75 %, während es die Perplexität des vollständigen Feintunings beibehält. In der Praxis, laut Varun Godboles Prompt Tuning Playbook (aktualisiert am 9. November 2025), kombiniert PEFT sich mit mentalen Modellen wie „chain-of-thought scaffolding“, um das Denken zu verbessern und 18 % Zuwächse bei GSM8K-Mathematikaufgaben zu erzielen.

Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback (RLHF) und darüber hinaus: Der Anpassungskessel

RLHF hebt SFT auf ein höheres Niveau, indem es menschliche (oder KI-) Präferenzen einbezieht, ein Belohnungsmodell trainiert, um Ausgaben zu bewerten, und dann mittels Proximal Policy Optimization (PPO) optimiert. Doch die Instabilität von PPO führte zu Innovationen im Jahr 2025 wie DPO und GRPO (Generalized Reward Preference Optimization), die das explizite Belohnungsmodell umgehen und direktes Präferenzlernen ermöglichen – dies reduziert den Rechenaufwand um 50%, während es zu 95% genauso effektiv ausrichtet.

Die Strategie von OpenAI schwenkt stark in diese Richtung: Angesichts der sich verlangsamenden Fortschritte von GPT skalieren sie DPO auf synthetische Präferenzen, gemäß den Enthüllungen vom 11. November, um "konstitutionelle KI" zu fördern, die ihre eigenen Vorurteile kritisch hinterfragt. Red Hats Überblick über RL hebt hybride SFT-RL-Pipelines hervor, bei denen initiales SFT RL „kalt startet“, wie in Qwen 2.5, was einen 22%igen Anstieg des Denkvermögens auf Arena-Hard bewirkt. Aufkommend: Multi-Agent Evolve, ein selbstverbesserndes RL-Paradigma, bei dem LLMs als Vorschläger-Löser-Richter ko-evolvieren und 3B-Modelle um 3-5% ohne externe Daten steigern.

Kontinuierliches und verschachteltes Lernen: Vergessen ade

Katastrophales Vergessen—wo neues Lernen altes Wissen auslöscht—hat post-Training lange verfolgt. Scale AIs Arbeit vom 8. November führt replay-erweitertes kontinuierliches Lernen ein, das 10-30 % historische Daten mischt, um die mehrsprachige Sprachgewandtheit zu bewahren, laut Experimenten auf mT5. Googles Verschachteltes Lernen (7. November) schachtelt Optimierungsprobleme wie russische Puppen, ermöglicht endlose Fähigkeitsakkumulation ohne Störungen und übertrifft Transformatoren um 11 % bei kontinuierlichen Benchmarks. Wertdrifts während der Ausrichtung, wie in einer Studie der UBC-Mila am 4. November verfolgt, zeigen, wie Präferenzen subtil Ethik verzerren—was artefaktbewusste Schutzmaßnahmen wie Verbalized Sampling erfordert, um Vielfalt wiederherzustellen.

Diese Fortschritte spiegeln das Playbook von Hugging Face wider: Post-Training ist nicht linear, sondern iterativ, wobei das Merging (z.B. SLERP) Varianten für robuste Ensembles mischt.

Integration von Prompt-Tuning: Mentale Modelle für präzises Engineering

Prompt-Tuning, oft mit Post-Training verwechselt, ist seine leichte Variante: Optimierung von Soft-Prompts (lernbaren Einbettungen) anstelle von Gewichten. Godboles LLM Prompt Tuning Playbook (9. November, mit über 611 Likes auf X) rahmt dies durch mentale Modelle ein—konzeptionelle Gerüste wie „Zero-Shot Priming“ oder „Few-Shot Exemplars“—um latente Fähigkeiten hervorzurufen. In der Praxis konkurriert Prefix-Tuning (Anhängen von anpassbaren Vektoren) mit vollem SFT auf GLUE, bei 1/100 der Kosten.

Kombination mit Post-Training: Verwenden Sie SFT für grobe Ausrichtung, dann Prompt-Tuning für Feinabstimmungen. Ein Vortrag von Maxime Labonne auf der ODSC East 2025 zeigt, wie mentale Modelle Halluzinationen mindern, indem sie RLHF-Belohnungen mit dynamischen Prompts für 25 % sicherere Ergebnisse kombinieren. Für SEO-Profis bedeutet dies, LLM-gesteuerte Content-Pipelines zu erstellen, die sich an die Absicht der Suchanfrage anpassen, ohne erneut trainieren zu müssen.

Herausforderungen im Post-Training: Die Fallstricke navigieren

Trotz Triumphen birgt das Nachtraining Dornen. Die Einführung von Artefakten – unbeabsichtigte Vorurteile durch RLHFs „Typikalitätsbias“ – reduziert die Vielfalt der Ausgaben, wie das Stanford NLP-Seminar am 6. November warnt, und mindert kreative Aufgaben um 15-20 %. Multilinguale Verschlechterung plagt SFT, mit einem Rückgang nicht-englischer Aufgaben um 10-15 %, es sei denn, sie werden wiederholt. Asymmetrie bei der Berechnung begünstigt Etablierte; PEFT demokratisiert, erfordert jedoch Fachwissen in der Orchestrierung von Hyperparametern.

Best Practices laut Red Hat: (1) Hybride Pipelines – SFT startet RL; (2) Evaluationsstrenge – jenseits der Perplexität, Verwendung von HELM für ganzheitliche Metriken; (3) Ethisches Auditing – Überwachung von Wertverschiebungen vor der Bereitstellung. Tools wie Tunix (JAX-nativ) erleichtern die White-Box-Ausrichtung und unterstützen SFT/RLHF im großen Maßstab.

Der Horizont 2025: Nachtraining als AGIs Schmiede

In die Zukunft blickend, wird das Post-Training mit agentischen Systemen verschmelzen—RL-gesteuerte Selbstverbesserungsschleifen, wie in Multi-Agent Evolve, die eine autonome Evolution ankündigen. Metas GEM (Whitepaper vom 10. November) veranschaulicht den Wissenstransfer durch Destillation, was LLMs mit 10-facher Effizienz ermöglicht, die auf Anzeigen zugeschnitten sind. Für Entwickler versprechen offene Ökosysteme wie Red Hats Training Hub Plug-and-Play-RL, während OpenAIs synthetische Skalierung Superalignment kommerzialisieren könnte.

Zusammengefasst ist das Post-Training kein Abschluss, sondern ein Crescendo. Wie der Wandel von OpenAI bestätigt, ist es der Punkt, an dem Allgemeinheit zu Genialität wird. Experimentieren Sie mutig: Feinabstimmen Sie eine Llama-Variante auf Ihrem Datensatz, messen Sie mit rigorosen Evaluierungen und iterieren Sie. Die Ära der maßgeschneiderten LLMs ist angebrochen—nutzen Sie sie.

https://macaron.im/

https://mindlabs.macaron.im/

https://macaron.im/blog