Was ist ein Large Language Model (LLM)?
Ein Large Language Model ist ein großes Sprachmodell. Es handelt sich um eine Art von maschinellem Lernmodell, das eine Vielzahl von Aufgaben im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ausführen kann, wie z. B. das Generieren und Klassifizieren von Text, das Beantworten von Fragen in Form von Gesprächen und das Übersetzen von Text von einer Sprache in eine andere.
Die Bezeichnung “groß” bezieht sich auf die Anzahl der Werte (Parameter), die das Modell während des Lernprozesses selbstständig ändern kann. Einige der erfolgreichsten LLMs haben Hunderte von Milliarden von Parametern.
LLMs werden mit riesigen Datenmengen trainiert (siehe: Traininsdaten) und verwenden selbstüberwachtes Lernen, um das nächste Token in einem Satz unter Berücksichtigung des umgebenden Kontexts vorherzusagen. Dieser Prozess wird so lange wiederholt, bis das Modell eine akzeptable Genauigkeit erreicht hat.
Sobald ein LLM trainiert wurde, kann es für eine breite Palette von NLP-Aufgaben feinabgestimmt werden, darunter:
- Erstellung von Chatbots wie ChatGPT.
- Generierung von Texten für Produktbeschreibungen, Blogbeiträge und Artikel.
- Beantwortung häufig gestellter Fragen (FAQs) und Weiterleitung von Kundenanfragen an den am besten geeigneten Mitarbeiter.
- Analyse von Kundenfeedback aus E-Mails, Beiträgen in sozialen Medien und Produktbewertungen.
- Übersetzen von Geschäftsinhalten in verschiedene Sprachen.
- Klassifizierung und Kategorisierung großer Mengen von Textdaten für eine effizientere Verarbeitung und Analyse.
Techopedia erklärt das große Sprachmodell (LLM)
Große Sprachmodelle haben in der Regel eine transformatorbasierte Architektur. Diese Art von KI-Architektur nutzt Mechanismen der Selbstaufmerksamkeit, um eine gewichtete Summe für eine Eingabesequenz zu berechnen und dynamisch zu bestimmen, welche Token in der Sequenz am relevantesten füreinander sind.
Wofür werden große Sprachmodelle verwendet?
Große Sprachmodelle werden für “few-shot”- und “zero-shot”-Szenarien verwendet, wenn nur wenige oder keine auf den Bereich zugeschnittenen Daten zum Trainieren des Modells zur Verfügung stehen.
Sowohl bei “few-shot”- als auch bei “zero-shot”-Ansätzen muss das KI-Modell eine gute induktive Verzerrung aufweisen und in der Lage sein, nützliche Repräsentationen aus begrenzten (oder gar keinen) Daten zu lernen.
Wie werden große Sprachmodelle trainiert?
Die meisten LLMs werden anhand eines großen, allgemeinen Datensatzes trainiert, der eine ähnliche statistische Verteilung aufweist wie der aufgabenspezifische Datensatz. Der Zweck des Vortrainings besteht darin, dass das Modell High-Level-Merkmale lernt, die in die Feinabstimmungsphase für spezifische Aufgaben übertragen werden können.
Der Trainingsprozess eines großen Sprachmodells beinhaltet:
- Vorverarbeitung der Textdaten, um sie in eine numerische Darstellung umzuwandeln, die in das Modell eingespeist werden kann.
- Zufällige Zuweisung der Parameter des Modells.
- Einspeisung der numerischen Darstellung der Textdaten in das Modell.
- Verwendung einer Verlustfunktion, um den Unterschied zwischen den Ausgaben des Modells und dem tatsächlichen nächsten Wort in einem Satz zu messen.
- Optimierung der Modellparameter, um den Verlust zu minimieren.
- Wiederholung des Prozesses, bis die Ausgaben des Modells ein akzeptables Genauigkeitsniveau erreichen.
Wie funktionieren große Sprachmodelle?
Ein großes Sprachmodell verwendet tiefe neuronale Netze zur Erzeugung von Ausgaben auf der Grundlage von Mustern, die aus Trainingsdaten gelernt wurden.
In der Regel handelt es sich bei einem großen Sprachmodell um eine Implementierung einer Transformer-Architektur. Transformer-Architekturen ermöglichen es einem maschinellen Lernmodell, Beziehungen zwischen Wörtern in einem Satz zu erkennen – unabhängig von ihrer Position in der Textfolge -, indem es Mechanismen der Selbstaufmerksamkeit nutzt.
Im Gegensatz zu rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs), die die Rekursion als Hauptmechanismus für die Erfassung von Beziehungen zwischen Token in einer Sequenz verwenden, verwenden Transformer neuronale Netze die Selbstaufmerksamkeit als Hauptmechanismus für die Erfassung von Beziehungen. Die Beziehungen zwischen Token in einer Sequenz werden mit Hilfe von Aufmerksamkeitswerten berechnet, die angeben, wie wichtig ein Token in Bezug auf die anderen Token in der Textsequenz ist.
Beispiele für große Sprachmodelle
Einige der populärsten großen Sprachmodelle sind:
GPT-3 & 4 (Generative Pretrained Transformer 3 & 4) – entwickelt von OpenAI.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – entwickelt von Google.
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) – entwickelt von Facebook AI.
T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) – entwickelt von Google.
CTRL (Conditional Transformer Language Model) – entwickelt von Salesforce Research.
Megatron-Turing – entwickelt von NVIDIA
