Große Sprachmodelle, oft als Large Language Models (LLMs) bezeichnet, haben in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht. Ein entscheidendes Merkmal dieser Modelle ist ihre Größe, gemessen in der Anzahl der Parameter, die sie enthalten. Die Parameteranzahl ist ein Maß für die Komplexität und die Fähigkeit des Modells, sprachliche Muster zu lernen und zu reproduzieren.
Ein prominentes Beispiel für ein großes Sprachmodell ist GPT-3 von OpenAI. GPT-3, was für „Generative Pre-trained Transformer 3“ steht, hat beeindruckende 175 Milliarden Parameter. Dies ist eine signifikante Steigerung im Vergleich zu seinem Vorgänger, GPT-2, das “nur” 1,5 Milliarden Parameter hatte. Die enorme Größe von GPT-3 ermöglicht ihm, eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen, von der Textgenerierung über Übersetzungen bis hin zur Beantwortung komplexer Fragen. (Quelle: OpenAI, 2020 “GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners”).
Ein weiteres bemerkenswertes Modell ist Megatron-Turing NLG (MT-NLG), das von Nvidia und Microsoft entwickelt wurde. MT-NLG ging 2021 an den Start und umfasste 530 Milliarden Parameter, was es zu einem der größten Sprachmodelle der Welt macht. Die schiere Anzahl der Parameter in MT-NLG ermöglicht eine außergewöhnlich hohe Leistung in einer Vielzahl von natürlichen Sprachverarbeitungsaufgaben. (Quelle: Nvidia Blog, 2021, “NVIDIA and Microsoft Research Present Megatron-Turing NLG 530B, the World’s Largest and Most Powerful Generative Language Model”).
Es gibt auch andere Modelle, die ebenfalls bemerkenswert groß sind. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), welches von Google entwickelt wurde, verfügt in seiner größten Variante, BERT-Large, über etwa 340 Millionen Parameter. BERT hat insbesondere durch seine bidirektionale Trainingsmethode große Auswirkungen auf die Leistungsfähigkeit von NLP-Anwendungen gehabt. (Quelle: Devlin et al., 2018, “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”).
Die Größe eines Sprachmodells in Bezug auf die Parameter ist jedoch nicht der einzige Faktor für die Leistungsfähigkeit. Andere Aspekte wie die Architektur des Modells, die Qualität und Diversität der Trainingsdaten und die Fine-Tuning-Prozesse spielen ebenfalls eine entscheidende Rolle. Es gibt auch Debatten über die Effizienz solcher großen Modelle und ihre Umweltauswirkungen aufgrund des hohen Energieverbrauchs während des Trainings. (Quelle: Strubell et al., 2019, “Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP”).
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die typische Größe von LLMs in Bezug auf die Parameter stark variiert, wobei die größten Modelle derzeit Hunderte von Milliarden Parametern umfassen. Beispiele wie GPT-3 mit 175 Milliarden Parametern und MT-NLG mit 530 Milliarden Parametern zeigen die beeindruckende Kapazität und das Potenzial solcher Modelle, komplexe sprachliche Aufgaben zu bewältigen. Gleichzeitig weisen diese Entwicklungen auf die Notwendigkeit hin, das Gleichgewicht zwischen Modelgröße, Effizienz und Nachhaltigkeit sorgfältig zu berücksichtigen.
