Das Training großer Sprachmodelle basiert auf Deep Learning und transformatorischen neuronalen Netzen. Der Prozess kann in mehrere grundlegende Schritte unterteilt werden:
1. Datenvorbereitung
Alles beginnt mit dem Sammeln einer riesigen Menge an Textdaten. Diese Daten können aus Büchern, Online-Artikeln, Websites und anderen schriftlichen Medien stammen. Das Ziel besteht darin, über einen vielfältigen und umfangreichen Datensatz zu verfügen, der die große Vielfalt an Sprachen abdeckt, die das Modell verstehen und generieren muss.
2. Vorverarbeitung
Bevor diese Texte für das Training verwendet werden können, müssen sie vorverarbeitet werden. Dazu gehören Datenbereinigung (Beseitigen von Fehlern, einheitliche Formatierung), Tokenisierung (Aufteilen von Text in überschaubare Teile wie Wörter oder Phrasen) und manchmal Normalisierung (Konvertieren von Text in ein Standardformat).
3. Schulung
Modelle wie GPT verwenden eine neuronale Netzwerkarchitektur namens Transformer. Während des Trainings lernt das Modell, das nächste Wort in einer Sequenz basierend auf vorherigen Wörtern vorherzusagen. Dieser Prozess wird als Sprachmodellierung bezeichnet. Dieses Training wird mithilfe von Optimierungstechniken wie dem Gradientenabstieg durchgeführt, wobei Millionen von Parametern (Gewichtungen des neuronalen Netzwerks) angepasst werden, um den Fehler in den Modellvorhersagen zu minimieren.
4. Feinabstimmung
Sobald das Modell mit allgemeinen Daten trainiert wurde, kann es mit domänenspezifischen Daten verfeinert werden, um bestimmte Aufgaben auszuführen, beispielsweise die Beantwortung spezifischer Fragen oder die Übersetzung von Texten in einem Fachgebiet. Dies verbessert die Genauigkeit des Modells in bestimmten Szenarien.
5. Bewertung
Nach dem Training wird das Modell mithilfe eines Testsatzes bewertet, der während des Trainings nicht angezeigt wurde. Dadurch wird sichergestellt, dass das Modell sich gut auf neue Inhalte verallgemeinern lässt und sich nicht nur Trainingsdaten merkt.
Das Training dieser Modelle erfordert erhebliche Rechenleistung, wird typischerweise auf großen GPUs oder TPUs durchgeführt und kann je nach Komplexität des Modells und Datenmenge mehrere Stunden bis Wochen dauern.
Wenn Sie diese Schritte verstehen, erhalten Sie eine solide Grundlage dafür, wie große Sprachmodelle funktionieren und sich entwickeln, ein wesentliches Werkzeug im aktuellen Zeitalter der künstlichen Intelligenz.
Das Training großer Sprachmodelle basiert auf Deep Learning und transformatorischen neuronalen Netzen. Der Prozess kann in mehrere grundlegende Schritte unterteilt werden:
1. Datenvorbereitung
Alles beginnt mit dem Sammeln einer riesigen Menge an Textdaten. Diese Daten können aus Büchern, Online-Artikeln, Websites und anderen schriftlichen Medien stammen. Das Ziel besteht darin, über einen vielfältigen und umfangreichen Datensatz zu verfügen, der die große Vielfalt an Sprachen abdeckt, die das Modell verstehen und generieren muss.
2. Vorverarbeitung
Bevor diese Texte für das Training verwendet werden können, müssen sie vorverarbeitet werden. Dazu gehören Datenbereinigung (Beseitigen von Fehlern, einheitliche Formatierung), Tokenisierung (Aufteilen von Text in überschaubare Teile wie Wörter oder Phrasen) und manchmal Normalisierung (Konvertieren von Text in ein Standardformat).
3. Schulung
Modelle wie GPT verwenden eine neuronale Netzwerkarchitektur namens Transformer. Während des Trainings lernt das Modell, das nächste Wort in einer Sequenz basierend auf vorherigen Wörtern vorherzusagen. Dieser Prozess wird als Sprachmodellierung bezeichnet. Dieses Training wird mithilfe von Optimierungstechniken wie dem Gradientenabstieg durchgeführt, wobei Millionen von Parametern (Gewichtungen des neuronalen Netzwerks) angepasst werden, um den Fehler in den Modellvorhersagen zu minimieren.
4. Feinabstimmung
Sobald das Modell mit allgemeinen Daten trainiert wurde, kann es mit domänenspezifischen Daten verfeinert werden, um bestimmte Aufgaben auszuführen, beispielsweise die Beantwortung spezifischer Fragen oder die Übersetzung von Texten in einem Fachgebiet. Dies verbessert die Genauigkeit des Modells in bestimmten Szenarien.
5. Bewertung
Nach dem Training wird das Modell mithilfe eines Testsatzes bewertet, der während des Trainings nicht angezeigt wurde. Dadurch wird sichergestellt, dass das Modell sich gut auf neue Inhalte verallgemeinern lässt und sich nicht nur Trainingsdaten merkt.
Das Training dieser Modelle erfordert erhebliche Rechenleistung, wird typischerweise auf großen GPUs oder TPUs durchgeführt und kann je nach Komplexität des Modells und Datenmenge mehrere Stunden bis Wochen dauern.
Wenn Sie diese Schritte verstehen, erhalten Sie eine solide Grundlage dafür, wie große Sprachmodelle funktionieren und sich entwickeln, ein wesentliches Werkzeug im aktuellen Zeitalter der künstlichen Intelligenz.