Die Integration von Realwissen in Large Language Models (LLMs) ist ein komplexer und vielschichtiger Prozess, der sorgfältige Planung, eine große Menge an Daten sowie fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens erfordert. Dies kann im Folgenden detailliert beschrieben werden:
1. Auswahl und Vorbereitung der Daten: Um reales Wissen in LLMs zu integrieren, muss zunächst relevant und qualitativ hochwertig Daten gesammelt werden. Dies können wissenschaftliche Publikationen, Nachrichtenartikel, Bücher, Wikipedia-Einträge, und viele andere Quellen sein. Ein Beispiel wäre die Verwendung von Datenbanken wie PubMed für medizinisches Wissen oder arXiv für wissenschaftliche Arbeiten. Diese Daten werden dann bereinigt und in ein Format gebracht, das von den Algorithmen des maschinellen Lernens verarbeitet werden kann.
Quelle: “Building a Knowledge Graph to Power NLP Systems – A Technical Overview” von SpringerLink (https://link.springer.com)2. Training mit überwachtem und unüberwachtem Lernen: LLMs können sowohl mit überwachtem als auch mit unüberwachtem Lernen trainiert werden. Beim überwachtem Lernen werden große Mengen an Textdaten verwendet, die mit Labels versehen sind. Ein Beispiel wäre das Training eines Modells, das juristisches Wissen integriert, mit annotierten juristischen Dokumenten.
Beim unüberwachtem Lernen wird das Modell hingegen darauf trainiert, Muster und Strukturen in unlabeled Textdaten zu erkennen. Dies wird oft bei der Vorverarbeitung und initialen Trainingsphasen verwendet. Quelle: “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” von Google Research (https://arxiv.org/abs/1810.04805)3. Feinabstimmung des Modells (Fine-Tuning): Nach dem Vortraining des Modells auf allgemeinen Textdaten wird das Modell häufig einem Feinabstimmungsprozess unterzogen, damit es spezifisches Wissen besser anwenden kann. Dies könnte z.B. durch die Verwendung spezieller Datensätze erfolgen, die aus bestimmten Wissensdomänen stammen, wie medizinische Lehrbücher oder juristische Fälle.
Quelle: “Language Models are Few-Shot Learners” von OpenAI (https://arxiv.org/abs/2005.14165)4. Verwendung von Wissensgraphen und externen Informationsquellen: Eine weitere Methode, reales Wissen zu integrieren, ist die Nutzung von Wissensgraphen. Wissensgraphen sind strukturierte Darstellungen von Wissen, die Konzepte und die Beziehungen zwischen ihnen erfassen. Modelle wie BERT oder GPT-3 können durch Zugriff auf diese Graphen ihre Antworten in Echtzeit verbessern und erweitern.
Quelle: “Knowledge Graphs: A Practical Guide to Creating and Using Knowledge Graphs” von Springer (https://link.springer.com)5. Evaluierung und kontinuierliche Aktualisierung: Es ist wichtig, die Genauigkeit und Relevanz des in das Modell integrierten Wissens regelmäßig zu überprüfen und das Modell mit neuen Daten zu aktualisieren. Zum Beispiel könnte ein LLM im medizinischen Bereich regelmäßig mit den neuesten medizinischen Forschungsergebnissen aktualisiert werden, um sicherzustellen, dass es auf dem neuesten Stand bleibt.
Quelle: “Evaluating the Performance of Knowledge-Based NLP Systems: An Overview” von Semantic Scholar (https://www.semanticscholar.org)Beispiele:
- GPT-3 von OpenAI: GPT-3, eines der fortschrittlichsten LLMs, wurde mit vielfältigen Daten aus verschiedenen Quellen trainiert, einschließlich wissenschaftlicher Literatur, Nachrichtenartikeln und Webseiten, um breites Allgemeinwissen und spezifische Kenntnisse zu integrieren.
- BERT von Google: BERT wird häufig für spezifische Aufgaben wie die Beantwortung von Fragen oder die Sentiment-Analyse feinabgestimmt, indem es spezielle Datensätze verwendet, die aus bestimmten Wissensdomänen stammen.
Zusammengefasst erfordert die Integration von Realwissen in LLMs einen ganzheitlichen Ansatz, der von der Datensammlung und -vorbereitung über das Training bis hin zur kontinuierlichen Aktualisierung und Evaluierung reicht. Dies ermöglicht es den Modellen, mit hoher Genauigkeit und Relevanz auf menschliche Anfragen zu reagieren.
