Regularization ist eine wesentliche Technik im maschinellen Lernen, die entwickelt wurde, um Überanpassung zu verhindern und die Verallgemeinerungsfähigkeit eines Modells zu verbessern. Bei großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) wie GPT-3 und BERT spielen Regularisierungstechniken eine entscheidende Rolle, um das Modell robust und effektiv zu halten.
Eine der häufig verwendeten Regularisierungstechniken in LLMs ist die Dropout-Methode, die erstmals von Srivastava et al. (2014) eingeführt wurde. Diese Technik funktioniert, indem während des Trainings zufällig ausgewählte Neuronen in einem Netzwerk “ausgeschaltet” oder “fallen gelassen” werden. Dies verhindert, dass das Modell sich zu sehr auf einzelne Neuronen verlässt, was Überanpassung reduziert. Dropout hilft, die von dem Modell gelernten Repräsentationen zu diversifizieren und fördert eine gleichmäßige Verteilung der Gewichte.
Ein weiteres wichtiges Regularisierungsverfahren ist die Gewichtsnormierung, bei der der Wert der Gewichte eines neuronalen Netzwerks durch Hinzufügen eines Strafterms zur Verlustfunktion kontrolliert wird. Zwei häufig verwendete Formen der Gewichtsnormierung sind L1- und L2-Normierung. Bei der L2-Normierung, auch als Ridge-Regression bekannt, wird die Verlustfunktion mit einem Term ergänzt, der proportional zur Summe der Quadrate aller Gewichte ist. Dies führt dazu, dass das Modell kleinere Gewichte bevorzugt, was die Überanpassung verringert. Im Gegensatz dazu verwendet die L1-Normierung, auch bekannt als Lasso-Regressio, die Summe der absoluten Werte der Gewichte. Beide Techniken fördern die Einfachheit des Modells und helfen, die Robustheit zu verbessern.
Batch-Normalisierung, eingeführt von Ioffe und Szegedy (2015), ist eine weitere Technik, die in LLMs häufig eingesetzt wird. Durch die Normalisierung der Eingaben für jede Schicht eines neuronalen Netzwerks verbessern Modelle durch Batch-Normalisierung ihre Konvergenzgeschwindigkeit während des Trainings und die Gesamteffizienz. Dadurch stabilisiert sich der Lernprozess und das Modell wird unempfindlicher gegenüber den Anfangsbedingungen und Änderungen in den Lernraten.
Ein weiteres interessantes Verfahren ist das Label-Smoothing, das von Szegedy et al. (2016) vorgeschlagen wurde. Hierbei wird die Zielklassenzuweisung während des Trainings modifiziert, um die Fluktuation in den Modellvorhersagen zu reduzieren. Dies trägt dazu bei, dass Modelle weniger anfällig dafür sind, zu selbstbewusst in ihren Vorhersagen zu werden, was die Verallgemeinerungsfähigkeit erhöht.
Beispielsweise in BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) und GPT-3 (das dritte Generative Pre-trained Transformer-Modell) werden diese Regularisierungstechniken eingesetzt, um sicherzustellen, dass die Modelle nicht nur genaue Vorhersagen auf den Trainingsdaten machen, sondern auch auf neuen, zuvor ungesehenen Daten gut generalisieren. Diese Modelle nutzen eine Kombination aus Dropout, Gewichtsnormierung und Batch-Normalisierung, um ihre leistungsstarken Sprachfähigkeiten zu erreichen.
Zur weiteren Vertiefung und der verwendeten Quellen sind die folgenden Referenzen besonders hilfreich:
- Srivastava, N., Hinton, G., et al. (2014). Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting. Journal of Machine Learning Research.
- Ioffe, S., & Szegedy, C. (2015). Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift. Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning.
- Szegedy, C., Vanhoucke, V., et al. (2016). Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.
Diese Literatur bietet eine tiefgehende Erklärung und Analysen der verschiedenen Regularisierungstechniken und ihrer Anwendung in modernen Sprachmodellen.
