Encoder und Decoder spielen eine zentrale Rolle in großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs), insbesondere in der Architektur von Transformern, die sich als besonders leistungsfähig für natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) erwiesen haben.
- Encoder
Der Encoder ist ein Modellteil, der die Eingabedaten in eine niedrigere Dimension transformiert, die als latenter Raum bezeichnet wird. Genauere bedeutet das, dass der Encoder eine Sequenz von Eingabewörtern nimmt und diese in eine Reihe von Vektoren umwandelt, die die wichtigen Merkmale der Sequenz kodieren. Dies wird oft durch mehrschichtige neuronale Netze erreicht. Ein wichtiges Merkmal des Encoders ist seine Fähigkeit, den Kontext und die Beziehungen zwischen Wörtern zu erfassen. Zum Beispiel in der Satz “Die Katze, die auf dem Baum sitzt, schaut auf den Hund”, erkennt der Encoder, welche Wörter sich auf welche Objekte und Aktionen beziehen.
Ein Beispiel für ein Encodermodell ist BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), das bidirektionale Kontextinformationen erfasst, indem es Texte von beiden Enden gleichzeitig liest. BERT wurde von Devlin et al. (2018) entwickelt und ist besonders effektiv in Aufgaben wie Fragebeantwortung und Textklassifikation.
Quelle:
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
- Decoder
Der Decoder nimmt die vom Encoder generierten latenten Vektoren und transformiert diese zurück in eine verständliche Ausgangssequenz. Der Decoder ist besonders in Aufgaben wie maschineller Übersetzung, Textgenerierung und Sprachsynthese relevant. Ein bekanntes Anwendungsbeispiel ist das GPT (Generative Pre-trained Transformer)-Modell von OpenAI. GPT, insbesondere GPT-3, ist ein autoregressives Modell, das Text generiert, indem es das nächste Wort in einer Sequenz basierend auf dem bisher generierten Kontext vorhersagt. Dies wird durch eine Aufmerksamkeitsschicht (Attention Layer) verstärkt, die es dem Modell ermöglicht, sich auf relevante Teile der Eingabesequenz zu konzentrieren.
Ein modernes Beispiel für ein Decoder-basiertes Modell ist GPT-3 von OpenAI, das durch Radford et al. (2019) entwickelt wurde und beeindruckende Fähigkeiten in der natürlichen Sprachverarbeitung und -generierung zeigt.
Quelle:
- Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI.
- Kombination von Encoder und Decoder
Einige Modelle, wie der ursprüngliche Transformer von Vaswani et al. (2017), verwenden sowohl Encoder als auch Decoder. Diese Architektur ist besonders in der maschinellen Übersetzung weit verbreitet, wo der Encoder einen Satz in der Quellsprache kodiert und der Decoder diesen kodierten Satz in einen Satz in der Zielsprache dekodiert. Diese Architektur hat die Effizienz und Genauigkeit von maschinellen Übersetzungssystemen erheblich verbessert.
Quelle:
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is All You Need. In Advances in Neural Information Processing Systems.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Encoder und Decoder wesentliche Bestandteile von LLMs sind, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung zu bewältigen. Encoder transformieren Eingabedaten in nützliche Vektorrepräsentationen, während Decoder diese Repräsentationen nutzen, um verständliche Ausgaben zu generieren. Diese Komponenten haben die Effizienz und Fähigkeiten moderner NLP-Systeme revolutioniert.
