Ja, ich kann deine Frage beantworten. Hauptarchitekturen, die zum Aufbau von Large Language Models (LLMs) verwendet werden, beinhalten Transformator-Modelle, sequentielle neuronale Netze und deren verschiedenen Varianten. Hier sind einige der bekanntesten Architekturen und ihre Beispiele, basierend auf anerkannten Quellen:
1. Transformator-Architektur: Die Transformator-Architektur hat sich als besonders effektiv für den Aufbau von LLMs erwiesen. Ursprünglich von Vaswani et al. in ihrem wegweisenden Papier “Attention is All You Need” (2017) vorgestellt, hat diese Architektur die Art und Weise revolutioniert, wie natürliche Sprachverarbeitung (NLP) durchgeführt wird.
– BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Entwickelt von Google, setzt BERT auf eine bidirektionale Transformator-Architektur, die es dem Modell ermöglicht, den Kontext eines Wortes sowohl von links als auch von rechts zu berücksichtigen. Dies führt zu einer verbesserten Genauigkeit bei vielen NLP-Aufgaben. Quelle: Devlin et al., “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” (2019). – GPT (Generative Pre-trained Transformer): Entwickelt von OpenAI, verwendet GPT eine unidirektionale Transformator-Architektur, die auf die Vorhersage des nächsten Tokens in einer Sequenz spezialisiert ist. GPT-3, die dritte Iteration dieses Modells, hat durch seine beeindruckende Größe und Leistungsfähigkeit weltweit Aufmerksamkeit erregt. Quelle: Brown et al., “Language Models are Few-Shot Learners” (2020).2. Sequentielle neuronale Netze: Diese Architekturen waren vor den Transformatoren weit verbreitet, und auch wenn sie mittlerweile etwas an Popularität verloren haben, werden sie in bestimmten Kontexten noch immer verwendet.
– RNN (Recurrent Neural Networks): Diese Netzwerke sind darauf ausgelegt, sequentielle Daten zu verarbeiten, indem sie vergangene Informationen behalten und nutzen, um zukünftige Vorhersagen zu treffen. Allerdings haben RNNs Probleme mit langen Abhängigkeiten aufgrund von vanishing und exploding gradients. Quelle: LeCun et al., “Deep Learning” (2015). – LSTM (Long Short-Term Memory): Eine besondere Art von RNN, die entwickelt wurde, um das Problem der langen Abhängigkeiten zu lösen. LSTMs sind in der Lage, Informationen über längere Sequenzen hinweg zu speichern und wurden in vielen frühen NLP-Anwendungen erfolgreich eingesetzt. Quelle: Hochreiter und Schmidhuber, “Long Short-Term Memory” (1997).3. Varianten und Kombinationen: Mit dem Fortschreiten der Forschung haben sich verschiedene Kombinationen und Anpassungen der grundlegenden Architekturen entwickelt.
– Transformer-XL: Eine Variante des Transformator-Modells, die längere Kontextabstände überbrücken kann. Dies geschieht durch ein Relatives Positionsembedding und die Rekurrenzstruktur über die Batches hinweg. Quelle: Dai et al., “Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context” (2019). – T5 (Text-To-Text Transfer Transformer): Dieses von Google vorgeschlagene Modell formuliert alle NLP-Aufgaben als Text-zu-Text-Probleme, was zu einer bemerkenswerten Aufgabenflexibilität führt. Quelle: Raffel et al., “Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer” (2019).Abschließend lässt sich sagen, dass die Transformator-Architektur derzeit die vorherrschende Methode für den Aufbau von LLMs ist, da sie leistungsstarke und skalierbare Modelle ermöglicht. Andere Architekturen, wie RNNs und LSTMs, haben dennoch in bestimmten Anwendungen ihren Platz und tragen weiterhin zur Vielfalt der verfügbaren Methoden im Bereich der NLP bei.
