Pre-Training und Fine-Tuning sind zwei Schlüsselkonzepte im Kontext von Language Model Training, insbesondere bei großen Sprachmodellen (Large Language Models, kurz LLMs) wie GPT-3. Diese Modelle, die auf tiefen neuronalen Netzwerken basieren, haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache erzielt. Um die Funktionsweise dieser Konzepte besser zu verstehen, ist es hilfreich, sie einzeln zu betrachten und die zugrundeliegenden Prinzipien sowie konkrete Beispiele und Quellen zu betrachten.
Pre-Training:
Pre-Training ist der erste und sehr ressourcenintensive Schritt im Training eines großen Sprachmodells. Dabei wird das Modell mittels riesiger Textmengen aus verschiedenen Quellen wie Büchern, Artikeln, Websites und anderen Textkorpora trainiert. Ziel des Pre-Trainings ist es, dem Modell ein breites Verständnis von Sprache und deren Struktur zu vermitteln.
Während des Pre-Trainings lernt das Modell, statistische Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. Hierbei wird häufig das sogenannte „maskierte Sprachmodell“ (Masked Language Model) oder das „autoregresse Sprachmodell“ (Autoregressive Language Model) verwendet. Ein bekanntes Beispiel ist das Modell BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), das ein maskiertes Sprachmodell nutzt, bei dem Teile des Textes maskiert werden und das Modell lernen muss, die maskierten Wörter vorherzusagen. Auf der anderen Seite stehen Modelle wie GPT-3, die autoregressiv arbeiten und zukünftige Wörter in einer Sequenz vorhersagen, basierend auf den vorhergehenden Wörtern.
Beispiele und Quellen für Pre-Training:
- BERT: Devlin, Jacob, et al. “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.” arXiv preprint arXiv:1810.04805 (2018).
- GPT-3: Brown, Tom, et al. “Language Models are Few-Shot Learners.” arXiv preprint arXiv:2005.14165 (2020).
Fine-Tuning:
Nachdem das Modell vortrainiert wurde und ein breites sprachliches Verständnis erlangt hat, folgt der Fine-Tuning-Prozess. Fine-Tuning bedeutet die Anpassung des vortrainierten Modells an spezifische Aufgaben oder Datensätze. Während des Fine-Tunings wird das Modell mittels spezifischer, oft viel kleinerer Datensätze trainiert, die relevante Eigenschaften für die jeweilige Aufgabe aufweisen. Diese Aufgaben können zum Beispiel Sentiment-Analyse, Textklassifikation, Frage-Antwort-Systeme oder maschinelle Übersetzung sein.
Durch das Fine-Tuning werden die Parameter des Modells weiter angepasst, um die Leistung auf der Zielaufgabe zu optimieren. So wird das breit gefächerte Wissen des Modells aus dem Pre-Training in spezifische Fähigkeiten überführt.
Beispiele und Quellen für Fine-Tuning:
- Sentiment Analysis using BERT: Ryzhik, Victoria, et al. “Fine-tuning BERT for Sentiment Analysis of Russian Tweets.” arXiv preprint arXiv:2003.11508 (2020).
- Question Answering using GPT-3: Brown, Tom, et al. “Language Models are Few-Shot Learners.” arXiv preprint arXiv:2005.14165 (2020).
Schlussfolgerung:
Zusammengefasst dienen Pre-Training und Fine-Tuning dazu, große Sprachmodelle zu entwickeln, die sowohl ein breites als auch ein spezialisiertes Verständnis von Sprache besitzen. Das Pre-Training legt die Grundlage durch das Erlernen genereller sprachlicher Muster und Strukturen aus umfangreichen Datenquellen. Das Fine-Tuning verfeinert dieses Wissen weiter, um spezifische Aufgaben zu bewältigen. Diese zweistufige Herangehensweise ermöglicht es, eine hohe Flexibilität und Leistungsfähigkeit bei der Anwendung von LLMs in verschiedensten Domänen zu erzielen.
