6 Sprachmodell-Konzepte erklärt

Was ist Tokenisierung?

Bei der Tokenisierung wird der Text in kleinere Einheiten, sogenannte Token, zerlegt. Diese Token können je nach Tokenisierungsmethode Wörter, Teilwörter oder Zeichen darstellen. Sprachmodelle verwenden Token als Eingabe für die Verarbeitung und Vorhersage.

Wie es funktioniert

1. Der Text wird analysiert, um Grenzen zu bestimmen (z. B. Leerzeichen, Interpunktion).
2. Jedes Segment wird extrahiert und als eigenes Token behandelt.
3. Tokens werden für die Modelleingabe in numerische Werte umgewandelt.

Anwendungen

• Maschinelle Übersetzung: Unterteilt Sätze in überschaubare Einheiten, die übersetzt werden können.
• Stimmungsanalyse: Isoliert Schlüsselwörter oder Phrasen für die Analyse.

Herausforderungen

• Umgang mit komplexen Sprachen wie Chinesisch, bei denen die Wortgrenzen nicht eindeutig sind.
• Die Wahl zwischen Teilwort- und Wort-Tokenisierung für Aufgaben, die eine genaue Bedeutung erfordern.

Was sind Einbettungen?

Einbettungen sind Vektoren (numerische Anordnungen), die Wörter oder Token darstellen. Jedes Wort wird auf einen Punkt in einem mehrdimensionalen Raum abgebildet, der seine Bedeutung und Beziehungen zu anderen Wörtern festhält.

Wie es funktioniert

1. Den Wörtern werden Koordinaten in einem Einbettungsraum zugewiesen.
2. Wörter mit ähnlicher Bedeutung werden näher aneinander gesetzt.
3. Beziehungen wie "König - Mann + Frau = Königin" werden mathematisch kodiert.

Beliebte Methoden

• Word2Vec: Erfasst Wortbeziehungen mithilfe flacher neuronaler Netze.
• GloVe: Konzentriert sich auf das gemeinsame Auftreten von Wörtern in großen Datenbeständen.
• Transformator-basierte Einbettungen: Nutzt kontextuelle Beziehungen, so dass Wörter je nach ihrer Verwendung unterschiedlich eingebettet werden können.

Anwendungen

• Semantische Suche: Findet Dokumente mit ähnlichen Bedeutungen, nicht nur Schlüsselwörter.
• Chatbots: Versteht den Kontext, indem er Benutzereingaben mit relevanten Antworten vergleicht.

Was ist Aufmerksamkeit?

Aufmerksamkeitsmechanismen helfen den Modellen, sich bei der Verarbeitung von Sequenzen auf relevante Teile des Inputs zu konzentrieren. Anstatt allen Token die gleiche Bedeutung zuzuweisen, werden Gewichte berechnet, die wichtige Token hervorheben.

Wie es funktioniert

1. Das Modell berechnet die Ähnlichkeitswerte zwischen den Token.
2. Auf der Grundlage dieser Punktzahlen werden Gewichte zugewiesen, die wichtige Token hervorheben.
3. Gewichtete Token beeinflussen die Vorhersagen und stellen sicher, dass der wichtige Kontext erhalten bleibt.

Schlüssel-Varianten

• Selbst-Aufmerksamkeit: Verknüpft Token innerhalb derselben Sequenz (z. B. Transformer-Modelle).
• Cross-Attention: Verbindet Token aus verschiedenen Sequenzen, z. B. eine Frage und eine Passage.

Anwendungen

• Maschinelle Übersetzung: Ermittelt, welche Wörter der Ausgangssprache denen der Zielsprache entsprechen.
• Zusammenfassungen: Konzentriert sich auf die wesentlichen Teile von langen Dokumenten.

Was ist Transfer Learning?

Beim Transferlernen können Modelle das bei einer Aufgabe erworbene Wissen nutzen, um die Leistung bei einer verwandten Aufgabe zu verbessern. Dadurch werden die für neue Aufgaben benötigten Daten und die Trainingszeit reduziert.

Wie es funktioniert

1. Ein Modell wird anhand eines großen, allgemeinen Datensatzes vortrainiert.
2. Das vortrainierte Modell wird anhand eines kleineren Datensatzes für eine bestimmte Aufgabe angepasst.

Beliebte vortrainierte Modelle

• BERT: Optimiert für das Verstehen von Kontext in bidirektionalen Sequenzen.
• GPT: Hervorragend in der Lage, kohärente und kontextuell korrekte Texte zu verfassen.

Anwendungen

• Gesundheitswesen: Passt ein allgemeines Sprachmodell für die Analyse von Krankenakten an.
• Kundenbetreuung: Feinabstimmung eines vorab trainierten Modells zur Beantwortung von Kundenanfragen.

Vorteile

• Reduziert den Bedarf an riesigen markierten Datensätzen.
• Beschleunigt die Bereitstellung von Modellen für spezielle Aufgaben.

Was ist Feinabstimmung?

Bei der Feinabstimmung wird ein zuvor trainiertes Modell für eine bestimmte Aufgabe modifiziert, indem es anhand eines aufgabenspezifischen Datensatzes neu trainiert wird. Dieser Prozess verfeinert das Wissen des Modells für eine bessere Aufgabenerfüllung.

Wie es funktioniert

1. Das Modell wird mit den Gewichten aus dem Vortraining initialisiert.
2. Beim Training werden aufgabenspezifische Daten in das Modell eingespeist.
3. Die Modellgewichte werden auf der Grundlage der Aufgabenleistung angepasst.

Beispiele

• Stimmungsanalyse: Feinabstimmung eines allgemeinen Sprachmodells zur Klassifizierung von positiven und negativen Bewertungen.
• Analyse juristischer Dokumente: Passt ein vorab trainiertes Modell für die Analyse von juristischem Fachjargon an.

Gemeinsame Herausforderungen

• Übermäßige Anpassung an kleine Datensätze, was die Generalisierung beeinträchtigen kann.
• Ausgleich zwischen allgemeinen Sprachkenntnissen und aufgabenspezifischen Nuancen.

Generative Modelle

Diese Modelle erzeugen neue Texte, indem sie die Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Sprache lernen. Sie sagen das nächste Token in einer Sequenz voraus und produzieren kohärente Sätze.

Diskriminierende Modelle

Diese Modelle klassifizieren oder beschriften Text auf der Grundlage von Eingabedaten. Sie konzentrieren sich darauf, Muster zu erkennen, die zwischen Kategorien unterscheiden.

Vergleichstabelle generative vs. diskriminative Modelle:

Anwendungen

• Generative Modelle sind ideal für KI im Dialog, die Erstellung von Geschichten und die Vervollständigung von Code.
• Diskriminative Modelle eignen sich hervorragend für Aufgaben, die eine präzise Kennzeichnung erfordern, wie z. B. E-Mail-Filterung oder Betrugserkennung.

1. Wie gehen Sprachmodelle mit mehrsprachigen Eingaben um?

Sprachmodelle, die auf verschiedenen Datensätzen trainiert wurden, können mehrere Sprachen verarbeiten und sogar zwischen ihnen übersetzen.

2. Welche ethischen Bedenken gibt es bei Sprachmodellen?

Siekönnen zu verzerrten oder schädlichen Ergebnissen führen, was die Notwendigkeit einer verantwortungsvollen Entwicklung und Überwachung unterstreicht.

3. Können kleinere Sprachmodelle mit großen konkurrieren?

‍KleinereModelle sind schneller und kosteneffizienter und eignen sich hervorragend für spezifische Aufgaben mit Feinabstimmung.