Deep Dive Transformer (6)

Einführung in Large Language Modelle durch Transformer

Komplexe Systeme, wie das GPT von OpenAI, verstehen und erzeugen Texte mit Fähigkeiten, die denen des Menschen ähneln. Dies verändert die Erwartungen an die KI-Technologie grundlegend.

Dieser Artikel zielt darauf ab, ein Verständnis dafür zu vermitteln, wie diese fortgeschrittenen Sprachmodelle funktionieren. Ich werde mich insbesondere auf die Modelle BERT, GPT und T5 konzentrieren und beginne mit den Transformer-Modellen, einem grundlegenden Konzept, auf dem diese Modelle aufbauen. Anschließend werde ich in die Besonderheiten aller zuvor erwähnten Modelle erklären.

Der Hintergrund der Transformer-Modelle

Bevor die Transformer-Modelle eingeführt wurden, wurde das Feld der Natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) von Recurrent Neural Networks (RNNs) und Long Short-Term Memory (LSTM)-Modellen dominiert. Diese Modelle hatten jedoch bestimmte Einschränkungen, insbesondere im Umgang mit Abhängigkeiten im Text.

Im Jahr 2017 stellten Vaswani et al., eine Gruppe von Forschern bei Google, das Transformer-Modell vor, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Veröffentlicht in ihrem Paper „Attention is All You Need“, machte das Modell einen signifikanten Wechsel weg von der sequenziellen Verarbeitung der RNNs und LSTMs. Stattdessen wählten sie einen parallelen Verarbeitungsansatz. Bei diesem Ansatz bedeutet die parallele Verarbeitung, dass das Modell, anstatt Wörter nacheinander in einem Satz zu verarbeiten, alle Wörter im Satz gleichzeitig verarbeitet. Dies ermöglicht es dem Modell, die Beziehungen zwischen allen Wörtern in einem Satz, auch solchen, die weit auseinander liegen, effizienter zu verstehen.

Das Transformer-Modell hat, wie der Name schon sagt, die Art und Weise, wie Maschinen menschliche Sprache verstehen, durch unterschiedlich starke Berücksichtigung verschiedener Teile der Eingabedaten verändert. Die Architektur des Transformer-Modells führte das Konzept der Attention Mechanismen ein, die es dem Modell ermöglichen, die kontextuelle Bedeutung verschiedener Wörter und Phrasen zu gewichten. Dieser Ansatz verbesserte die Fähigkeit des Modells, langkettige Abhängigkeiten zu handhaben, und führte zu verbesserten Ergebnissen in Aufgaben wie maschineller Übersetzung und Textgenerierung.

Nach der Einführung des Transformer-Modells gab es in der KI-Forschungsgemeinschaft eine Verschiebung hin zu dieser neuen Architektur. Sie diente als Grundlage für viele kommende Modelle und Anwendungen, einschließlich ChatGPT, das die Fähigkeiten von Sprachmodellen revolutionierte. Der nächste Abschnitt wird einen tieferen Einblick in die spezifische Architektur der Transformer-Modelle geben.

Die Architektur der Transformer-Modelle

Nachdem wir nun die Bedeutung der Transformer-Modelle und deren Herkunft verstanden haben, werfen wir einen Blick darauf, wie sie funktionieren. Im Kern besteht das Transformer-Modell aus zwei wesentlichen Teilen: dem Encoder und dem Decoder. Lassen Sie uns diese beiden Teile einzeln betrachten.

Bildquelle: „Attention Is All You Need“

Encoder in Transformer-Modellen

Die Aufgabe des Encoders besteht darin, Eingabedaten wie einen Satz in ein Format umzuwandeln, das für das Modell leichter zu verstehen ist. Dies geschieht durch eine Reihe von Schichten, die alle auf die gleiche Weise aufgebaut sind. Jede dieser Schichten besteht aus zwei Teilen.

1. Self-Attention-Layer: Diese Schicht funktioniert ähnlich wie die Fähigkeit des Modells, sich an andere Wörter zu erinnern, während es versucht, ein einzelnes Wort in einem Satz zu verstehen. Stellen Sie sich vor, Sie lesen ein Buch. Wenn Sie versuchen zu verstehen, was ein bestimmter Satz bedeutet, berücksichtigen Sie die Sätze, die Sie zuvor gelesen haben, und manchmal auch die, die danach kommen, um einen besseren Kontext zu bekommen. Die Self-Attention-Schicht macht etwas Ähnliches. Sie prüft, wie jedes Wort in einem Satz zu allen anderen Wörtern in Beziehung steht, und nutzt diese Informationen, um den Satz als Ganzes besser zu verstehen. Dieser Teil ermöglicht es dem Modell, eine kontextbewusste Darstellung jedes Wortes zu erstellen, wobei sowohl seine Bedeutung als auch seine Beziehung zu anderen Wörtern in der Eingabe berücksichtigt werden.
2. Feed-Forward-Neuronales Netzwerk: Dieser Teil ist wie ein Mini-Gehirn im Modell. Es handelt sich um ein einfaches, vollständig verbundenes neuronales Netzwerk, das an jeder Position in der Sequenz unabhängig voneinander dieselbe Operation anwendet. Im Wesentlichen ist es ein Netzwerk, das aus den Daten lernt und Vorhersagen trifft. Es nimmt den Ausgang der Self-Attention-Schicht und versucht, komplexere Muster zu erkennen.

Zusätzlich zu diesen beiden Teilen gibt es noch einige andere Elemente in jeder Schicht des Encoders:

• Residual Connections: Das sind Abkürzungen, die den Informationsfluss durch das Netzwerk verbessern. Sie erleichtern es dem Modell, aus den Eingabedaten zu lernen.
• Layer-Normalisierung: Eine Technik, die dem Modell hilft, effizienter zu lernen. Sie stellt sicher, dass die Informationen, die von einer Schicht zur nächsten weitergegeben werden, nicht zu groß oder zu klein sind.
• Positionelles Encoding: Dies hilft dem Modell, die Reihenfolge der Wörter im Satz zu berücksichtigen. Zurück zum Beispiel des Buchlesens: Es wäre ziemlich schwierig, einen Satz zu lesen und zu verstehen, wenn alle Wörter durcheinander wären, nicht wahr? Daher ist die Reihenfolge der Wörter wichtig, und genau das berücksichtigt das positionelle Encoding.

All diese Teile arbeiten zusammen, um dem Encoder zu helfen, die Eingabedaten in ein Format umzuwandeln, das das Modell verstehen kann. Diese Informationen werden dann an den Decoder weitergegeben.

Decoder in Transformer-Modellen

Nachdem der Encoder die Eingabedaten in ein vom Modell verständliches Format umgewandelt hat, kommt der Decoder zum Einsatz. Seine Aufgabe ist es, dieses Format wieder in eine für uns nützliche Form umzuwandeln, wie zum Beispiel einen Satz. Dies geschieht durch mehrere Schichten, von denen jede aus drei Teilen besteht.

1. Self-Attention-Layer: Ähnlich wie im Encoder ermöglicht diese Schicht dem Modell, andere Wörter im Satz zu berücksichtigen, wenn es versucht, ein Wort zu verstehen. Der Unterschied besteht darin, dass sie so konzipiert ist, dass sie nur die Wörter betrachtet, die vor dem aktuellen Wort stehen, und nicht die, die danach kommen. Dies wird als Maskierung bezeichnet und hilft dabei, zukünftige Wörter in der Ausgabe zu vermeiden, was besonders bei der Textgenerierung wichtig ist.
2. Cross-Attention-Schicht: Diese Schicht gibt dem Decoder die Fähigkeit, den Eingabesatz – also den Ausgang des Encoders – zu überprüfen, während er die Ausgabe generiert. Es ist ein bisschen so, als würde man beim Hausaufgaben machen immer wieder in seinen Notizen nachschlagen. Man möchte sicherstellen, dass das, was man schreibt, Sinn ergibt und mit der Quelle übereinstimmt.
3. Feed-Forward-Neuronales Netzwerk: Auch dieser Teil ist dem im Encoder sehr ähnlich. Es handelt sich um ein Mini-Gehirn im Modell, das aus den Daten lernt und Vorhersagen trifft. Es nimmt den Ausgang der Attention-Schichten und versucht, komplexere Muster herauszuarbeiten.

Diese Schichten haben ähnlich wie die Schichten im Encoder residuale Verbindungen um sie herum, gefolgt von einer Layer-Normalisierung. Der Decoder nimmt auch ein Positional Encoding dem Input des Stapels auf, um die Reihenfolge der Sequenz zu berücksichtigen.

Zusammen helfen all diese Teile dem Decoder, die kodierte Eingabedaten in eine nützliche Ausgabe umzuwandeln. Das kann ein übersetzter Satz, eine Zusammenfassung eines Dokuments oder eine Antwort auf eine Frage sein. Es hängt ganz davon ab, was man vom Modell erwartet!

Arten von Transformer-Modellen

Nachdem wir gesehen haben, wie die Transformer-Modelle die Verarbeitung natürlicher Sprache revolutioniert haben, ist es leicht zu verstehen, warum dies zur Entwicklung mehrerer einflussreicher Modelle geführt hat.

Bevor wir uns einige dieser Modelle ansehen, ist es wichtig zu beachten, dass das Training in allen folgenden Modellen sowohl das Vortraining (Pretraining) als auch das Feintuning umfasst. Während des Vortrainings lernen sie, fehlende Wörter in einem Satz vorherzusagen. Diese Fähigkeiten werden über einen großen Textkorpus geschärft, was den Modellen ein breites Verständnis von Sprachstruktur und Kontext vermittelt. Nach dem Vortraining werden die Modelle für spezifische Aufgaben mit einem kleineren, aufgabenbezogenen Datensatz feinabgestimmt. Sehen wir uns also einige Schlüsselmodelle an.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

Dieses Modell wurde von Google entwickelt. Was BERT besonders macht, ist sein bidirektionaler Trainingsansatz. Das bedeutet, dass BERT einen Satz nicht nur von links nach rechts oder umgekehrt liest, sondern in beide Richtungen gleichzeitig. Das hilft BERT, den Kontext eines Wortes auf der Basis aller anderen Wörter um es herum besser zu verstehen. Obwohl es traditionell keinen Text generiert, macht BERTs Kontextbewusstsein es besonders effektiv bei Aufgaben wie dem Beantworten von Fragen oder dem Verstehen der Stimmung eines Satzes. Beispielaufgaben umfassen Fragebeantwortung, Stimmungsanalyse und Erkennung benannter Entitäten. Seine Fähigkeit, etwas wie die Stimmung eines Satzes genau zu verstehen, resultiert aus seiner bidirektionalen Natur, die es ihm ermöglicht, den vollen Kontext eines Wortes zu betrachten, indem es die Wörter davor und dahinter berücksichtigt.

BERTs bahnbrechender bidirektionaler Ansatz hatte einen bedeutenden Einfluss auf das Feld der natürlichen Sprachverarbeitung, führte zu verbesserten Leistungen bei einer Vielzahl von Aufgaben und setzte einen neuen Standard für das Kontextverständnis in Sprachmodellen.

GPT (Generative Pretrained Transformers)

GPT-Modelle, entwickelt von OpenAI, haben mit ihrer Fähigkeit, menschenähnlichen Text zu generieren, erhebliche Wellen in der Welt der natürlichen Sprachverarbeitung geschlagen. Im Gegensatz zu Modellen wie BERT folgt GPT einem unidirektionalen Trainingsansatz und sagt nachfolgende Wörter basierend auf dem Kontext der vorhergehenden voraus.

Die Fähigkeit, sich verschiedenen Aufgaben anzupassen, ohne dass aufgabenspezifische Modellarchitekturen erforderlich sind, ist eine der Stärken von GPT, die auf seiner Transformer-Architektur beruht. Wie wir zuvor besprochen haben, ermöglichen es Transformer dem Modell, den gesamten Kontext eines Satzes zu betrachten und die Bedeutung jedes Wortes für jede gegebene Vorhersage zu gewichten.

Die GPT-Modelle haben sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt, wobei jede neue Iteration ihren Vorgänger verbessert und verfeinert hat. Das neueste zum Zeitpunkt der Abfassung dieses Textes ist GPT-4, das Gerüchten zufolge über 100 Billionen maschinelle Lernparameter verfügt, obwohl dies nicht bestätigt ist. Dennoch ist GPT-4 das größte Modell seiner Art und deutlich leistungsfähiger im Verständnis und in der Generierung von Sprache.

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

T5, ebenfalls ein Produkt von Google, wählt einen anderen Ansatz für Aufgaben. Es verwandelt jede Aufgabe in ein Textgenerierungsproblem. Egal, ob es darum geht, Text zu übersetzen oder ein Dokument zusammenzufassen, T5 sieht es als „gegeben diesen Eingabetext, generiere diesen Ausgabetext“. Dieser einheitliche Ansatz ermöglicht es T5, eine breite Palette von NLP-Aufgaben zu bewältigen, ohne aufgabenspezifische Anpassungen zu benötigen. Diese Vielseitigkeit ist Teil des Designs des Modells, das auf seinem „Text-zu-Text“-Framework basiert.

T5 ist Teil einer Welle von Modellen, die alle Aufgaben als Sequenzgenerierung auffassen. Diese Paradigmenverschiebung vereinfacht die Verarbeitung verschiedener Aufgaben und macht T5 zu einem robusten und anpassungsfähigen Modell für zahlreiche sprachbasierte Anwendungen.

Jedes dieser Modelle und viele mehr bringen einen einzigartigen Ansatz zum Verständnis und zur Generierung von Text mit. Sie zeigen uns, wie vielseitig und leistungsfähig Transformer-Modelle sein können, wobei jedes auf seine eigene Weise glänzt – BERT mit seinem tiefen Kontextverständnis, GPT mit der Textgenerierung und T5 mit seiner flexiblen Aufgabenbewältigung.

Wir gehen nicht weiter auf mathematische Details wie Matrizenmultiplikation ein oder wie die einzelnen Scores genau berechnet werden. Dafür gibt es viele andere Quellen. Der Kontext dieser Artikelreihe ist mehr auf den Unternehmenseinsatz gemünzt. Es ist bis zu einem gewissen Grad notwendig die Komplexität zu verstehen, wenn man entscheiden will, ob man ein Modell Fine-Tunen soll oder besser andere Ansätze verfolgt wie RAG (Retrieval Augmented Generation).

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