Für die Regularisierung von Language Models (LLMs, Sprachmodellen) gibt es mehrere Techniken, die darauf abzielen, Überanpassung (Overfitting) zu vermeiden und die Generalisierungsfähigkeit der Modelle zu verbessern. Einige der gängigsten Regularisierungstechniken umfassen Dropout, L2-Regularisierung (Gewichtsverfall), Datenaugmentation, frühes Stoppen (Early Stopping), Batch-Normalisierung, und Verwendung von Pretrained Models. Im Folgenden werden diese Techniken sowie einige Beispiele und Quellen näher erläutert.
- Dropout
Dropout ist eine Regularisierungstechnik, bei der während des Trainings zufällig ausgewählte Neuronen (samt deren Verbindungen) aus dem Netzwerk entfernt werden. Dies reduziert die Gefahr der Überanpassung und verbessert die Generalisierungsfähigkeit. Srivastava et al. (2014) beschrieben diese Methode ausführlich und zeigten, dass sie effektiv ist, um die Leistung des Modells zu steigern (Quelle: 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, 15, 1929-1958).
- L2-Regularisierung (Gewichtsverfall)
Bei der L2-Regularisierung wird eine Strafe für hohe Gewichtswerte eingeführt, indem der quadratische Norm (L2-Norm) der Gewichte als Strafterm zum Verlustfunktionswert hinzugefügt wird. Dies zwingt das Modell dazu, kleinere Gewichtswerte anzunehmen und dadurch weniger zu überanpassen (Quelle: Ng, A. Y. (2004). Feature selection, L1 vs. L2 regularization, and rotational invariance. Proceedings of the Twenty-first International Conference on Machine Learning).
- Datenaugmentation
Datenaugmentation beinhaltet das künstliche Erzeugen zusätzlicher Trainingsdaten durch Transformationen der vorhandenen Daten. Für Sprachmodelle kann dies durch Synonymersetzungen, Satzumschreibeungen oder sonstige sprachliche Manipulationen geschehen. Dies hilft dem Modell, robuster zu werden und verhindert Überanpassung aufgrund begrenzter Trainingsdaten (Quelle: Wei, J., & Zou, K. (2019). EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks. arXiv preprint arXiv:1901.11196).
- Frühes Stoppen (Early Stopping)
Frühes Stoppen ist eine einfache und effektive Regularisierungsmethode, bei der die Trainingsphase beendet wird, sobald sich die Leistung des Modells auf einer Validierungsmenge nicht mehr verbessert. Dies verhindert, dass das Modell zu lange trainiert und überangepasst wird (Quelle: Prechelt, L. (1998). Early Stopping – But When? Neural Networks: Tricks of the trade).
- Batch-Normalisierung
Batch-Normalisierung ist eine Technik zur Beschleunigung des Trainings und zur Stabilisierung des neuronalen Netzes. Dies wird erreicht, indem die Eingaben jeder Schicht normalisiert werden, um den Mittelwert null und die Standardabweichung eins zu haben. Diese Normalisierung wirkt als Regularisierung und verbessert die Generalisierungsfähigkeit (Quelle: Ioffe, S., & Szegedy, C. (2015). Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning).
- Verwendung von Pretrained Models
Die Verwendung vortrainierter Modelle ist eine Form der Transferlernens. Hier wird ein Modell auf einer großen allgemeinen Datensammlung vortrainiert und dann auf spezifischere Aufgaben feinabgestimmt. Diese Technik hilft, die übermäßige Abhängigkeit von kleinen Trainingsdatensätzen zu vermeiden und verbessert die Generalisierungsfähigkeit (Quelle: Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805).
Insgesamt bieten diese Regularisierungstechniken verschiedene Ansätze, um die Leistung und Generalisierungsfähigkeit von LLMs zu verbessern. Sie lassen sich oft auch kombinieren, um noch bessere Ergebnisse zu erzielen.
