Hyperparameter spielen beim Training von Large Language Models (LLMs) eine entscheidende Rolle, da sie die Leistung und das Verhalten des Modells maßgeblich beeinflussen. Während Parameter intern während des Trainingsprozesses gelernt und optimiert werden, sind Hyperparameter Einstellungen, die vor dem Training festgelegt werden und nicht durch den Trainingsprozess selbst angepasst werden.
Es gibt verschiedene wichtige Hyperparameter, die beim Training von LLMs berücksichtigt werden müssen. Einige der wichtigsten sind:
1. Lernrate (Learning Rate): – Dies ist vielleicht der kritischste Hyperparameter, da er bestimmt, wie groß die Schritte sind, die der Optimierungsalgorithmus während des Trainings unternimmt. Eine zu hohe Lernrate kann dazu führen, dass das Modell die optimale Lösung überspringt, während eine zu niedrige Lernrate das Training extrem langsam und möglicherweise ineffektiv macht (Goodfellow et al., 2016).
2. Batch-Größe (Batch Size): – Die Batch-Größe definiert die Anzahl der Trainingsbeispiele, die vor der Aktualisierung der Modellparameter durch den Optimierungsalgorithmus verarbeitet werden. Eine größere Batch-Größe kann stabile Gradienten und schnellere Konvergenz bieten, erfordert jedoch mehr Speicher. Kleinere Batch-Größen können Rauschen einführen, das die Modellgeneralisation verbessert (Masters & Luschi, 2018).
3. Anzahl der Epochen: – Eine Epoche ist ein vollständiger Durchgang durch den gesamten Trainingsdatensatz. Die Wahl der Anzahl der Epochen beeinflusst die Zeit, die für das Training benötigt wird, sowie die Wahrscheinlichkeit des Überanpassens (Overfitting). Zu viele Epochen können zu Überanpassung führen, während zu wenige Epochen zu einer Unteranpassung führen können.
4. Architektur des Modells: – Dies umfasst Entscheidungen wie die Tiefe des Modells (Anzahl der Layer), die Anzahl der Neuronen pro Layer und die Art der verwendeten Aktivierungsfunktionen. Ein tieferes Modell kann komplexere Datenbeziehungen erfassen, erfordert jedoch auch mehr Rechenressourcen und ist anfälliger für Überanpassung (He et al., 2016).
5. Dropout-Rate: – Dropout ist eine Technik zur Vermeidung von Überanpassung. Es deaktiviert zufällig Neuronen während des Trainings, um die Modellgeneralisation zu verbessern. Die Dropout-Rate bestimmt den Anteil der Neuronen, die in jedem Trainingsschritt deaktiviert werden (Srivastava et al., 2014).
6. Regelungsparameter (Regularization Parameters): – Diese Parameter, wie L2- und L1-Regularisierung, helfen, Überanpassung zu verhindern, indem sie Strafen für große Gewichtungen im Modell einführen. Sie beeinflussen die Modellkomplexität und die Generalisierungseigenschaften.
Beispiele und praktische Anwendungen:
- Die Lernrate muss oft durch Ausprobieren (Trial and Error) angepasst werden. Ein beliebtes Verfahren ist die Verwendung einer Lernrate, die mit der Zeit abnimmt, um schnelle Konvergenz in den frühen Phasen des Trainings zu ermöglichen, während später feiner abgestimmt wird.
- In die Batch-Größe und GPU-Speicherlimitierungen müssen häufig Kompromisse eingegangen werden, insbesondere bei sehr großen Modellen wie GPT-3, das auf Tausenden von GPUs trainiert wurde (Brown et al., 2020).
- Dropout und andere Regularisierungstechniken sind besonders wichtig in Szenarien, in denen es nur begrenzte Daten gibt, da sie die Fähigkeit des Modells, auf neuen, ungesehenen Daten gut abzuschneiden, maßgeblich verbessern können.
Quellen:
- Brown, T. B., et al. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners.” arXiv preprint arXiv:2005.14165.
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). “Deep Learning.” MIT Press.
- He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). “Deep residual learning for image recognition.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition.
- Masters, D., & Luschi, C. (2018). “Revisiting Small Batch Training for Deep Neural Networks.” arXiv preprint arXiv:1804.07612.
- Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Salakhutdinov, R. (2014). “Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting.” Journal of Machine Learning Research.
