Wie können LLMs zur Vorhersage der nächsten Wörter oder Sätze ver

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Wie können LLMs zur Vorhersage der nächsten Wörter oder Sätze verwendet werden?

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie GPT-3 oder GPT-4 von OpenAI verwenden neuronale Netzwerke, insbesondere Transformator-Architekturen (Transformer architectures), um das nächste Wort oder den nächsten Satz in einem Text vorherzusagen. Die wichtigsten Konzepte und Mechanismen, die dabei eine Rolle spielen, sind:

1. Transformator-Architektur: Die Transformator-Architektur revolutionierte das Feld der natürlichen Sprachverarbeitung. Wesentliche Bestandteile dieser Architektur sind „Self-Attention“-Mechanismen und „Feedforward“-Netzwerke. Diese Mechanismen ermöglichen es dem Modell, auf verschiedene Teile eines Satzes oder Textes zu achten und kontextuelle Abhängigkeiten besser zu erfassen (Vaswani et al., 2017).

2. Training auf großen Textkorpora: LLMs werden auf riesige Mengen von Textdaten trainiert. Während des Trainingsprozesses lernt das Modell, Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen. Diese Trainingsphasen können Milliarden von Parametern umfassen, die optimal eingestellt werden, um Sprachverständnis und -generierung zu maximieren (Brown et al., 2020).

3. Kontextfenster: Während der Vorhersage des nächsten Wortes oder Satzes verwendet das Modell ein Kontextfenster, das aus den vorherigen Wörtern oder Sätzen besteht. Das Modell analysiert dieses Kontextfenster und berechnet die Wahrscheinlichkeitsverteilung der möglichen nächsten Wörter. Diese Berechnungen basieren auf der Wahrscheinlichkeit, die es während des Trainings gelernt hat (Radford et al., 2019).

4. Wahrscheinlichkeitsverteilung: Das Modell erstellt eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für das nächste Wort oder den nächsten Satz. Die Wörter mit der höchsten Wahrscheinlichkeit werden dann ausgewählt. Dies erfolgt meist durch Methoden wie „Top-k Sampling“ oder „Nucleus Sampling“ (Holtzman et al., 2020).

Beispiele:

- Textvervollständigung: Wenn ein Benutzer einen Text eingibt wie „Ich gehe heute Abend ins…“, könnte ein LLM den Satz mit „Kino“ oder „Restaurant“ vervollständigen, basierend auf den im Training gelernten Wahrscheinlichkeiten und dem aktuellen Kontext.

- Chatbots: In einem Dialogsystem könnte der Satz „Wie ist das Wetter heute?“ zu einer Vorhersage führen wie „Das Wetter ist heute sonnig mit Temperaturen um die 20 Grad“, wenn dem Modell entsprechende Wetterdaten zur Verfügung stehen.

Quellen:

- 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. [Link](https://arxiv.org/abs/1706.03762)

- Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165. [Link](https://arxiv.org/abs/2005.14165)

- Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Blog. [Link](https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf)

- Holtzman, A., Buys, J., Du, L., Forbes, M., & Choi, Y. (2020). The Curious Case of Neural Text Degeneration. In International Conference on Learning Representations (ICLR). [Link](https://arxiv.org/abs/1904.09751)

Diese Konzepte sind grundlegend, um zu verstehen, wie LLMs das nächste Wort oder den nächsten Satz anhand vorhergehender Kontexte vorhersagen können.

Wie können LLMs zur Vorhersage der nächsten Wörter oder Sätze verwendet werden?