Die quantitativen Angaben in den Bezeichnungen von Large Language Models (LLMs) wie „LLama2 70B“ beziehen sich in der Regel auf die Anzahl der Parameter, über die das Modell verfügt. In diesem spezifischen Beispiel steht „70B“ für 70 Milliarden Parameter.
Was sind Parameter in einem LLM?
- Parameter als Grundbausteine: Parameter in einem LLM sind die Grundbausteine des Modells, die während des Trainingsprozesses angepasst werden, um Muster in den Trainingsdaten zu erfassen. Man kann sie sich als Knöpfe vorstellen, die das Modell einstellt, um bestimmte Aspekte der Sprache – wie Wortbedeutungen, Satzstruktur und Grammatik – zu lernen.
- Anzahl der Parameter als Komplexitätsindikator: Die Anzahl der Parameter ist ein Indikator für die Komplexität und Kapazität des Modells. Ein Modell mit mehr Parametern kann im Allgemeinen feinere Nuancen in den Daten erfassen und komplexere Sprachmuster lernen.
- Bedeutung für das Training: Die Anzahl der Parameter beeinflusst auch, wie das Modell trainiert wird. Modelle mit mehr Parametern benötigen in der Regel umfangreichere und diversifizierte Trainingsdaten sowie mehr Rechenleistung.
Beispielhafte Bedeutung der Parameteranzahl
- Ein Modell wie „LLama2 70B“ mit 70 Milliarden Parametern wäre demnach ein sehr großes und komplexes Modell. Es hätte die Fähigkeit, tiefgreifende Einsichten aus den Daten zu gewinnen und eine breite Palette sprachlicher Phänomene zu modellieren.
- Im Vergleich dazu wäre ein Modell mit beispielsweise „nur“ 1 Milliarde Parametern einfacher aufgebaut und hätte eine geringere Kapazität, komplexe Muster zu lernen und zu generieren.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass mehr Parameter nicht immer gleichbedeutend mit besserer Leistung sind. Die Effektivität eines LLMs hängt auch von der Qualität des Trainings, der Art der verwendeten Algorithmen und der Relevanz der Trainingsdaten ab. Modelle mit einer extrem hohen Anzahl von Parametern stellen auch Herausforderungen in Bezug auf Rechenleistung, Energieverbrauch und Speicherplatz dar.
Lasst mich kurz genauer auf diese Parameter eingehen, denn sie erklären auch warum das Training eines Modells von Grundauf so teuer ist.
Die Parameter in diesen Modellen sind im Wesentlichen die internen Variablen des neuronalen Netzwerks, die während des Trainings angepasst werden, um das Modell zu spezialisieren und zu optimieren.
Was sind die Parameter in einem LLM?
- Gewichte: Die meisten Parameter in einem LLM sind Gewichte in den neuronalen Netzwerkschichten. Diese Gewichte bestimmen, wie stark die Signale zwischen den Neuronen (oder Knoten) innerhalb des Netzwerks übertragen werden. In einem simplen neuronalen Netzwerk wird jedes Eingabesignal mit dem Gewicht des entsprechenden Verbindungsweges multipliziert. Die Summe dieser gewichteten Eingaben wird dann, oft nach Anwendung einer Aktivierungsfunktion, an die nächste Schicht im Netzwerk weitergegeben.
- Verzerrungen (Biases): Zusätzlich zu den Gewichten gibt es Verzerrungen. Eine Verzerrung ist ein zusätzlicher Parameter in neuronalen Netzwerken, der unabhängig von den Eingangswerten ist und dazu dient, die Ausgabe entlang der Aktivierungsfunktion zu verschieben. Die Kombination aus Gewichten und Verzerrungen bestimmt, wie ein neuronales Netzwerk seine Eingaben verarbeitet und Ausgaben generiert.
- Schichten in Transformer-Modellen: Bei LLMs, insbesondere solchen, die auf der Transformer-Architektur basieren, bestehen die Parameter aus den Gewichten und Verzerrungen innerhalb verschiedener Schichten des Modells. Dazu gehören die Schichten für Self-Attention, die Feed-Forward-Netzwerke innerhalb jedes Encoders und Decoders, sowie die Gewichte für die Layer-Normalisierung.
- Attention-Parameter: In Transformer-basierten Modellen gibt es spezielle Parameter für die Attention-Mechanismen. Diese Parameter bestimmen, wie das Modell verschiedene Teile der Eingabe gewichtet, wenn es versucht, Beziehungen zwischen verschiedenen Wörtern oder Satzteilen zu erkennen.
- Parameter im Kontext von Wort-Embeddings: Ein weiterer wichtiger Bestandteil der Parameter eines LLMs sind die Wort-Embeddings. Diese sind hochdimensionale Vektoren, die Wörter in einem Vektorraum repräsentieren. Obwohl diese Embeddings oft zu Beginn des Trainings mit zufälligen Werten initialisiert werden, werden sie im Laufe des Trainings angepasst und verfeinert.
Training und Anpassung der Parameter
Während des Trainingsprozesses werden diese Parameter kontinuierlich angepasst. Dies erfolgt durch Algorithmen wie Backpropagation in Kombination mit Optimierungsmethoden wie Stochastic Gradient Descent (SGD). Das Ziel ist es, die Parameter so anzupassen, dass der Fehler zwischen den Vorhersagen des Modells und den tatsächlichen Ausgaben minimiert wird.
Komplexität und Herausforderungen
Die schiere Anzahl der Parameter in großen LLMs trägt zu ihrer Fähigkeit bei, komplexe Muster und Nuancen in Daten zu erkennen und zu generieren. Gleichzeitig macht die Verwaltung und das Training dieser vielen Parameter die Modelle rechenintensiv. Es erfordert erhebliche Rechenressourcen und eine sorgfältige Architekturgestaltung, um effiziente und wirksame Modelle zu erstellen.
Zusammenfassend sind die Parameter in einem LLM die wesentlichen Elemente, die bestimmen, wie das Modell lernt, Sprache zu verarbeiten und zu generieren. Sie sind das Herzstück des Modells, das durch Training angepasst wird, um spezifische Aufgaben effektiv auszuführen.
Vorheriger Artikel in der Reihe: Backpropagation: Das Herzstück des maschinellen Lernens
