Großsprachmodelle (LLMs) wie GPT-3 verwalten die feine Granularität kontextueller Informationen durch eine Kombination von Techniken und architektonischen Eigenschaften, die darauf abzielen, sowohl den sofortigen Kontext als auch die größere Geschichte eines Textes zu erfassen und beizubehalten. Hier sind einige Ansätze, die dabei helfen:
1. Transformer-Architektur: Transformer-Modelle, wie sie in GPT-3 verwendet werden, basieren auf Mechanismen der Selbstaufmerksamkeit (self-attention). Selbstaufmerksamkeit ermöglicht es dem Modell, die Bedeutung eines Wortes oder Tokens in Betracht zu ziehen, indem es auf alle anderen Wörter oder Tokens im Satz oder im Text schaut. Dies bedeutet, dass das Modell in der Lage ist, Beziehungen zwischen weit voneinander entfernten Wörtern zu verstehen und diese Informationen effizient zu integrieren.
Quelle: Vaswani et al., “Attention is All You Need” (2017)2. Kontext-Fenster: LLMs verwenden einen sogenannten „Kontext-Fenster“, der typischerweise eine begrenzte Anzahl von Tokens umfasst (bei GPT-3 sind es bis zu 2048 Tokens). Innerhalb dieses Fensters kann das Modell den Kontext berücksichtigen, um die Bedeutung von Wörtern zu interpretieren und kohärente Antworten zu generieren. Durch dieses sorgfältig ausgewählte Fenster wird sichergestellt, dass das Modell sowohl lokale als auch globale Kontexte berücksichtigen kann.
Quelle: Brown et al., “Language Models are Few-Shot Learners” (2020)3. Fein-Tuning und Vortraining: Beim Vortraining wird ein Modell auf großen Datenmengen trainiert. Dies hilft dem Modell, allgemeine Sprachmuster und kontextuelle Informationen effektiv zu lernen. Fein-Tuning auf spezifische Aufgaben oder Daten ermöglicht es dem Modell dann, feinere, aufgabenspezifische Kontexte zu verarbeiten und genauer zu reagieren.
Quelle: Radford et al., “Improving Language Understanding by Generative Pre-Training” (2018)4. Hierarchische Kodierung der Information: LLMs können verschiedene Granularitätsebenen der Sprache verwalten, indem sie ein hierarchisches System zur Kodierung von Informationen verwenden. Dazu gehören syntaktische, semantische und pragmatische Ebenen der Information. Dabei kann das Modell erkennen, wie einzelne Sätze zu Absätzen beitragen und wie Absätze wiederum zu einem kohärenten Textfluss führen.
Beispiel: In einem Text, der über die Nachhaltigkeit von Energiequellen spricht, könnte das Modell erkennen, dass die Erwähnung von „Solarenergie“ spezifisch mit Umweltthemen und langfristigen Investitionen verbunden ist.5. Aufgabenspezifische Mechanismen: Je nach angeforderter Aufgabe können LLMs die Granularität kontextueller Informationen anpassen. Zum Beispiel kann das Modell bei der Textzusammenfassung die Hauptpunkte und wesentlichen Ideen extrahieren und irrelevante Details auslassen. Bei einer detaillierteren Textanalyse kann es sich gleichzeitig auf feine Details und Nuancen konzentrieren.
Quelle: Liu et al., “Generative Pre-training for Task-Specific Language Understanding” (2019)6. Verwendung externer Wissensdatenbanken: Um die Granularität kontextueller Informationen zu erweitern, können LLMs auch auf externe Wissensdatenbanken oder Ontologien zurückgreifen. Dies hilft dem Modell, Referenzen und spezifische Wissen zu integrieren, die über den direkt verfügbaren Text hinausgehen.
Quelle: Petroni et al., “Language Models as Knowledge Bases?” (2019)Zusammenfassend lässt sich sagen, dass LLMs durch eine Vielzahl von Techniken und architektonischen Designprinzipien in der Lage sind, feine Granularität kontextueller Informationen zu verwalten und somit präzise und relevante Antworten zu liefern.
