LLMs, oder Large Language Models, werden durch einen Prozess trainiert, der als maschinelles Lernen bekannt ist, insbesondere durch eine Technik namens „Deep Learning“. Dieser Prozess umfasst mehrere Schritte und verwendet enorme Mengen an Daten und Rechenressourcen. Hier folgt eine detaillierte Beschreibung des Trainingsprozesses:
1. Datenbeschaffung: Der erste Schritt im Training eines LLMs ist die Sammlung großer Mengen an Textdaten. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, darunter Bücher, Artikel, Webseiten und andere schriftliche Materialien. Zum Beispiel wurde das OpenAI GPT-3-Modell mit Texten aus einer Vielzahl von Internetquellen trainiert, einschließlich Wikipedia und daten von Common Crawl (OpenAI GPT-3 Technical Paper).
2. Vorverarbeitung der Daten: Bevor die Daten zum Training verwendet werden können, müssen sie gereinigt und vorverarbeitet werden. Dies beinhaltet das Entfernen von unnötigen Inhalten wie HTML-Tags, Duplikaten oder irrelevanten Daten. Zusätzlich werden Textdaten tokenisiert, was bedeutet, dass sie in kleine Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegt werden.
3. Modellarchitektur: Die Architektur eines LLM basiert häufig auf neuronalen Netzen, insbesondere auf Transformern, die 2017 von Vaswani et al. eingeführt wurden. Ein Transformer besteht aus mehreren „Schichten“ von neuronalen Netzen, die in der Lage sind, die Beziehungen zwischen Wörtern in einem Satz besser zu verstehen (Attention Is All You Need, Vaswani et al.).
4. Training des Modells: Während des Trainingsprozesses wird das Modell mithilfe der vorverarbeiteten Daten gefüttert. Dies geschieht in mehreren Epochen, bei denen das Modell durch die Daten in kleinen Chargen, sogenannten Batches, läuft. Bei jedem Durchlauf passt das Modell seine internen Parameter so an, dass es besser darin wird, die nächste Tokenfolge in einem gegebenen Kontext vorherzusagen. Der Training-Prozess erfordert oft spezialisierte Hardware wie GPUs oder TPUs, um die Berechnungen effizient durchzuführen.
5. Optimierung des Modells: Um die Leistung des Modells zu verbessern, werden Optimierungstechniken wie das Stochastic Gradient Descent (SGD) und seine Varianten verwendet. Diese Techniken helfen dabei, den Fehler zu minimieren, indem sie die Gewichte und Biases des neuronalen Netzes kontinuierlich anpassen.
6. Feinabstimmung (Fine-Tuning): Nachdem das Modell auf einer großen allgemeinen Datenmenge vortrainiert wurde, kann es weiter feinabgestimmt werden, um bestimmte Aufgaben oder Domänen besser zu beherrschen. Dies kann durch Verwendung spezialisierter Datensätze geschehen, die auf das gewünschte Endziel zugeschnitten sind. Zum Beispiel kann ein Modell, das in der Medizin verwendet werden soll, mit medizinischen Texten feinabgestimmt werden.
7. Evaluierung und Testen: Schließlich wird das trainierte Modell anhand von Benchmarks und Tests bewertet, um seine Genauigkeit und Leistungsfähigkeit zu überprüfen. Gemeinsame Metriken umfassen Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score. Dieser Schritt stellt sicher, dass das Modell in realen Anwendungen zuverlässig funktioniert.
Ein Beispiel für einen LLM ist GPT-3 von OpenAI, das durch Training auf Milliarden von Wörtern aus dem Internet eine beeindruckende Fähigkeit zur natürlichen Sprachverarbeitung erreicht hat (OpenAI GPT-3 Technical Paper).
Quellen:
- Vaswani et al. (2017). “Attention Is All You Need”. [Link zum Papier](https://arxiv.org/abs/1706.03762).
- OpenAI GPT-3 Technical Paper. [Link zum Papier](https://arxiv.org/abs/2005.14165).
Diese Quellen und Verfahren tragen wesentlich dazu bei, dass große Sprachmodelle wie GPT-3 in der Lage sind, beeindruckende Leistungen in der Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache zu erbringen.
