Wie man LLM-Training für Anfänger leicht versteht

Einführung in große Sprachmodelle (LLMs)

A. Definition und Eigenschaften von LLMs

1. Riesiger Wortschatz und Sprachverständnis

Große Sprachmodelle (LLMs) sind künstliche Intelligenzsysteme, die auf massiven Textdaten trainiert werden, oft aus dem Internet, um ein tiefes Verständnis für natürliche Sprache zu entwickeln. Diese Modelle haben Zugriff auf einen riesigen Wortschatz, normalerweise im Bereich von Millionen unterschiedlicher Wörter, und können menschenähnlichen Text in einer Vielzahl von Themen und Zusammenhängen verstehen und generieren.

2. Fähigkeit zur Generierung menschenähnlichen Texts

Eine der charakteristischen Eigenschaften von LLMs ist ihre Fähigkeit, kohärenten, flüssigen und kontextuell angemessenen Text zu generieren. Diese Modelle können langwierigen Inhalt wie Artikel, Geschichten oder sogar Code erzeugen, der schwer von von Menschen geschriebenem Text zu unterscheiden sein kann.

3. Vielfältige Anwendungen in der natürlichen Sprachverarbeitung

LLMs finden Anwendung in verschiedenen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), darunter Sprachübersetzung, Textzusammenfassung, Frage-Antwort-Systeme, Dialogsysteme und sogar kreatives Schreiben. Ihre Vielseitigkeit und Leistungsfähigkeit machen sie zu fundamentalen Bausteinen vieler modernster NLP-Systeme.

II. Der Trainingsprozess von LLMs

A. Datenerfassung und Vorverarbeitung

1. Web Crawling und Text Scraping

Das Training von LLMs beginnt in der Regel mit der Erfassung von umfangreichen Textdaten aus dem Internet. Dieser Prozess beinhaltet oft das Web Crawling und das Text Scraping, um ein diverses Textkorpus aus verschiedenen Online-Quellen wie Websites, Büchern und sozialen Medien zu sammeln.

2. Datenaufbereitung und -filtrierung

Sobald die Rohdaten erfasst sind, müssen sie gereinigt und gefiltert werden, um Störungen, irrelevante Inhalte und potenziell schädliche oder voreingenommene Informationen zu entfernen. Dieser Schritt umfasst Techniken wie das Entfernen von HTML-Tags, den Umgang mit Sonderzeichen sowie das Identifizieren und Entfernen von minderwertigem oder dupliziertem Text.

3. Tokenisierung und Vokabularerstellung

Die bereinigten Textdaten werden dann in Tokens aufgeteilt, indem der Text in kleinere, bedeutungsvolle Einheiten (z. B. Wörter, Unterwörter oder Zeichen) aufgespalten wird. Dieser Prozess umfasst auch die Erstellung eines Vokabulars, einer endlichen Menge an eindeutigen Tokens, auf denen das Modell trainiert wird.

B. Architektonische Überlegungen

1. Modelle auf der Transformer-Architektur

LLMs basieren oft auf der Transformer-Architektur, die in dem einflussreichen Paper "Attention is All You Need" von Vaswani et al. im Jahr 2017 vorgestellt wurde. Die Transformer-Architektur zeichnet sich durch ihre Verwendung einer Encoder-Decoder-Struktur und des Aufmerksamkeitsmechanismus aus, der dem Modell ermöglicht, sich bei der Generierung von Ausgaben selektiv auf relevante Teile des Inputs zu konzentrieren.

a. Encoder-Decoder-Architektur

In der Transformer-Architektur verarbeitet der Encoder-Komponente die Eingabesequenz und erzeugt eine kontextualisierte Darstellung, während die Decoder-Komponente die Ausgabesequenz erzeugt, indem sie sich auf die Ausgaben des Encoders konzentriert.

b. Aufmerksamkeitsmechanismus

Der Aufmerksamkeitsmechanismus ist eine Schlüsselkomponente von Transformer-basierten Modellen, da er dem Modell ermöglicht, sich bei der Generierung jedes Ausgabetokens dynamisch auf relevante Teile des Eingabes zu konzentrieren. Dies hilft dem Modell, Abhängigkeiten über große Distanzen hinweg zu erfassen und seine Gesamtleistung zu verbessern.

2. Skalierung von Modellgröße und -tiefe

Eine der Haupttendenzen in der Entwicklung von LLMs ist die Skalierung von Modellgröße und -tiefe. Größere und tiefere Modelle haben eine verbesserte Leistung bei einer Vielzahl von NLP-Aufgaben gezeigt, allerdings erfordert diese Skalierung erhebliche Rechen- und Speicherressourcen.

3. Einbindung spezialisierter Module

Neben der Kern-Transformer-Architektur können LLMs auch spezialisierte Module oder Komponenten einbinden, um ihre Fähigkeiten zu erweitern. Zum Beispiel können einige Modelle Abrufmechanismen enthalten, um auf externe Wissensquellen zuzugreifen, oder Argumentationsmodule, um ihre Fähigkeit zur Lösung komplexer Aufgaben zu verbessern.

C. Pretraining-Strategien

1. Unüberwachtes Pretraining

a. Masked Language Modeling (MLM)

Masked Language Modeling ist eine beliebte Pretraining-Strategie für LLMs, bei der das Modell trainiert wird, die fehlenden Tokens in einer teilweise maskierten Eingabesequenz vorherzusagen. Diese Aufgabe hilft dem Modell, reichhaltige kontextbezogene Darstellungen von Sprache zu erlernen.

b. Causal Language Modeling (CLM)

Bei der kausalen Sprachmodellierung wird das Modell darauf trainiert, das nächste Token in einer Sequenz vorherzusagen, basierend auf den vorherigen Tokens. Diese Aufgabe ermöglicht es dem Modell, die inhärente Struktur und die Muster natürlicher Sprache zu erlernen.

c. Next Sentence Prediction (NSP)

Einige LLMs werden auch auf einer Aufgabe des Vorhersagens von Folgesätzen trainiert, bei der das Modell lernt, ob zwei gegebene Sätze logisch miteinander verbunden sind oder nicht. Dies hilft dem Modell, diskursbezogene Beziehungen in Texten zu verstehen.

2. Überwachtes Pretraining

a. Frage-Antworten

LLMs können auf Frage-Antworten-Datensätzen vortrainiert werden, bei denen das Modell lernt, Fragen auf der Grundlage des gegebenen Kontexts zu verstehen und zu beantworten. Dies hilft dem Modell, starke Leseverständnisfähigkeiten zu entwickeln.

b. Textuelle Schlussfolgerung

Die vorzeitige Schulung zur textuellen Schlussfolgerung legt dem Modell eine Hypothese vor und erfordert die Entscheidung, ob diese aus einer Prämisse abgeleitet werden kann oder nicht. Dieses Training hilft dem Modell, logische Beziehungen zwischen Texten zu verstehen.

c. Sentimentanalyse

Das Vortraining auf Aufgaben der Sentimentanalyse, bei denen das Modell lernt, die Stimmung (positiv, negativ oder neutral) eines gegebenen Textes zu klassifizieren, kann dem Modell helfen, ein besseres Verständnis für subjektive Sprache zu entwickeln.

D. Optimierungstechniken

1. Effiziente Trainingsalgorithmen

a. Gradient Accumulation

Gradient Accumulation ist eine Technik, die eine effektive Skalierung der Batchgröße ermöglicht, indem die Gradienten aus mehreren Mini-Batches akkumuliert werden, bevor die Modellparameter aktualisiert werden. Dies kann dazu beitragen, Speicherbeschränkungen während des Trainings zu überwinden.

b. Mixed Precision Training

Das Mixed Precision Training nutzt verschiedene numerische Genauigkeitsformate (z. B. float32 und float16), um den Trainingsprozess zu beschleunigen und den Speicherverbrauch zu reduzieren, ohne die Leistung des Modells signifikant zu beeinträchtigen.

c. Gradient Checkpointing

Das Gradient Checkpointing ist eine speichersparende Technik, die die Aktivierungen während des Rückwärtsdurchlaufs neu berechnet anstatt sie während des Vorwärtsdurchlaufs zu speichern. Dadurch können die Speicheranforderungen für das Training großer Modelle reduziert werden.

2. Hyperparameter-Anpassung

a. Lernrate

Die Lernrate ist ein entscheidender Hyperparameter, der die Schrittgröße für die Aktualisierung der Modellparameter während des Trainings bestimmt. Eine sorgfältige Anpassung der Lernrate kann die Konvergenz und Leistung des Modells signifikant beeinflussen.

b. Batchgröße

Die Batchgröße, die bestimmt, wie viele Trainingsbeispiele in jeder Iteration verarbeitet werden, kann auch einen erheblichen Einfluss auf die Trainingsdynamik und die endgültige Leistung des Modells haben.

c. Gewichtsverfall

Gewichtsverfall ist eine Regularisierungstechnik, die einen Strafterm zur Verlustfunktion hinzufügt. Dies ermutigt das Modell, kleinere Parameterwerte zu erlernen und das Risiko von Overfitting zu reduzieren.

Skalierung und effizientes Training von LLMs

A. Modellparallelität

1. Datenparallelität

Datenparallelität ist eine Technik, bei der die Trainingsdaten über mehrere Geräte (z. B. GPUs) aufgeteilt werden und jedes Gerät die Gradienten für seinen eigenen Teil der Daten berechnet. Die Gradienten werden dann aggregiert und zur Aktualisierung der Modellparameter verwendet.

2. Modellparallelität

Bei der Modellparallelität wird die Modellarchitektur über mehrere Geräte aufgeteilt, wobei jedes Gerät für die Berechnung eines Teils der Modellausgaben verantwortlich ist. Dies kann besonders nützlich sein, um sehr große Modelle zu trainieren, die nicht auf einem einzelnen Gerät Platz finden.

3. Pipeline-Parallelität

Die Pipeline-Parallelität kombiniert Daten- und Modellparallelität, wobei das Modell in mehrere Stufen aufgeteilt wird und jede Stufe einem anderen Gerät zugewiesen wird. Dies kann die Effizienz des Trainings von groß angelegten LLMs weiter verbessern.

B. Hardware-Beschleunigung

1. Nutzung von GPUs

GPUs (Grafikprozessoren) sind zu einer wichtigen Komponente beim Training großer Sprachmodelle geworden, da sie im Vergleich zu herkömmlichen CPUs erhebliche Geschwindigkeitsvorteile bieten, insbesondere für die hochparallelen Berechnungen, die beim Training von neuronalen Netzwerken involviert sind.

2. Tensor Processing Units (TPUs)

Tensor Processing Units (TPUs) sind spezialisierte Hardwarebeschleuniger, die von Google für effiziente maschinelle Lernberechnungen entwickelt wurden. TPUs können noch größere Leistungssteigerungen gegenüber GPUs für bestimmte Arten von neuronalen Netzwerkarchitekturen, einschließlich Transformer-basierter LLMs, bieten.

3. Verteiltes Training auf Cloud-Plattformen

Das Training großer Sprachmodelle erfordert oft erhebliche Rechenressourcen, die auf lokalem Rechner schwer zu verwalten sein können. Viele Forscher und Organisationen nutzen Cloud-Computing-Plattformen wie Google Cloud, Amazon Web Services oder Microsoft Azure, um den Trainingprozess auf mehrere Maschinen zu verteilen und von der skalierbaren Infrastruktur zu profitieren.

C. Effiziente Aufmerksamkeitsmechanismen

1. Sparse Attention

Herkömmliche Transformer-basierte Modelle verwenden einen dichten Aufmerksamkeitsmechanismus, bei dem jedes Token auf alle anderen Tokens in der Sequenz achtet. Dies kann besonders bei langen Sequenzen rechenintensiv sein. Effiziente Aufmerksamkeitsmechanismen wie Longform Transformers oder Reformer zielen darauf ab, die Rechenkosten zu reduzieren, indem sie sich selektiv nur auf eine Teilmenge der Tokens konzentrieren.

2. Axiale Aufmerksamkeit

Die axiale Aufmerksamkeit ist ein effizienter Aufmerksamkeitsmechanismus, der die Aufmerksamkeitsberechnung in zwei separate Operationen entlang der Sequenz- und Merkmalsdimension faktorisiert. Dadurch kann die Rechenkomplexität des Aufmerksamkeitsmechanismus signifikant reduziert werden.

3. Reformer und Longform TransformersDie Reformer- und Longform-Transformer-Modelle nutzen effiziente Attention-Mechanismen wie locality-sensitive hashing und reversible residual connections, um längere Eingabesequenzen im Vergleich zu herkömmlichen Transformer-Modellen zu verarbeiten.

D. Techniken zur Reduzierung des Speicherbedarfs

1. Gewichtsquantisierung

Die Gewichtsquantisierung ist eine Technik, bei der die Genauigkeit der Modellparameter reduziert wird (z.B. von 32-Bit Floating-Point auf 8-Bit Integer). Dies führt zu einer kleineren Modellgröße und reduziertem Speicherbedarf bei minimalem Einfluss auf die Leistung des Modells.

2. Knowledge Distillation

Knowledge Distillation ist eine Methode zur Modellkompression, bei der ein kleineres "Schüler"-Modell trainiert wird, um das Verhalten eines größeren "Lehrer"-Modells nachzuahmen. Dadurch können der Speicherbedarf und die Rechenanforderungen des Modells reduziert werden, während die Leistung erhalten bleibt.

3. Pruning und Modellkompression

Pruning beinhaltet das selektive Entfernen weniger wichtiger Verbindungen (Gewichte) im neuronalen Netzwerk, wodurch die Modellgröße ohne signifikante Auswirkungen auf die Leistung reduziert wird. Zusätzlich können verschiedene Techniken zur Modellkompression wie Low-Rank-Faktorisierung und Tensor-Dekomposition verwendet werden, um den Speicherbedarf von LLMs weiter zu reduzieren.

Convolutional Neural Networks (CNNs)

Convolutional Neural Networks (CNNs) sind eine Art von Deep-Learning-Modellen, die besonders gut für die Verarbeitung und Analyse von Bilddaten geeignet sind. CNNs sind von der Struktur des menschlichen visuellen Kortex inspiriert, der aus Neuronen besteht, die auf spezifische Bereiche des visuellen Feldes reagieren.

Die wichtigsten Komponenten eines CNNs sind:

1. Faltungs-Schichten: Diese Schichten wenden eine Reihe von erlernbaren Filtern auf das Eingangsbild an, wobei jeder Filter ein bestimmtes Merkmal aus dem Bild extrahiert. Das Ergebnis dieser Operation ist eine Merkmalskarte, die die Präsenz eines bestimmten Merkmals an einer bestimmten Stelle im Eingangsbild darstellt.

2. Pooling-Schichten: Diese Schichten reduzieren die räumliche Größe der Merkmalskarten, was dazu beiträgt, die Anzahl der Parameter und die Rechenkomplexität des Modells zu reduzieren.

3. Vollständig verbundene Schichten: Diese Schichten ähneln den Schichten in einem traditionellen neuronalen Netzwerk, wobei jedes Neuron in der Schicht mit allen Neuronen in der vorherigen Schicht verbunden ist.

Hier ist ein Beispiel für eine einfache CNN-Architektur zur Bildklassifizierung:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Definiere das Modell
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Kompiliere das Modell
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

In diesem Beispiel definieren wir ein CNN-Modell mit drei Faltungsschichten, zwei Pooling-Schichten und zwei vollständig verbundenen Schichten. Die Eingabe des Modells ist ein 28x28 Graustufenbild und die Ausgabe ist ein 10-dimensionaler Vektor, der die Wahrscheinlichkeit jeder Klasse darstellt.

Recurrent Neural Networks (RNNs)

Recurrent Neural Networks (RNNs) sind eine Art von Deep-Learning-Modellen, die besonders gut für die Verarbeitung und Analyse sequenzieller Daten wie Text, Sprache und Zeitreihendaten geeignet sind. RNNs sind darauf ausgelegt, die Abhängigkeiten zwischen Elementen in einer Sequenz zu erfassen, was es ihnen ermöglicht, neue Sequenzen zu generieren oder vorherzusagen.

Die wichtigsten Komponenten eines RNNs sind:

1. Recurrent-Schichten: Diese Schichten verarbeiten die Eingangssequenz elementweise, und die Ausgabe der Schicht in jedem Zeitpunkt hängt von der aktuellen Eingabe und dem vorherigen versteckten Zustand ab.

2. Versteckte Zustände: Dies sind die internen Repräsentationen des RNN, die vom aktuellen Zeitpunkt zum nächsten weitergegeben werden.

3. Ausgabeschichten: Diese Schichten generieren die Ausgabesequenz oder -vorhersage basierend auf dem endgültigen versteckten Zustand des RNN.

Hier ist ein Beispiel für ein einfaches RNN zur Textgenerierung:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Definiere das Modell
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=256, input_length=max_length))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
 
# Kompiliere das Modell
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

In diesem Beispiel definieren wir ein RNN-Modell mit einer Embedding-Schicht, einer LSTM-Schicht und einer dichten Ausgabeschicht. Die Eingabe des Modells ist eine Sequenz von Text und die Ausgabe ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über den Wortschatz, die zur Generierung von neuem Text verwendet werden kann.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs) sind eine Art von Deep-Learning-Modellen, die entwickelt wurden, um neue Daten wie Bilder oder Texte zu generieren, die ähnlich zu einem gegebenen Datensatz sind. GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken, die auf wettbewerbsfähige Weise trainiert werden: einem Generator-Netzwerk und einem Diskriminator-Netzwerk.

Das Generator-Netzwerk ist dafür verantwortlich, neue Daten zu generieren, während das Diskriminator-Netzwerk dafür verantwortlich ist, zu bestimmen, ob eine gegebene Probe (aus dem Trainingsdatensatz) echt oder gefälscht (vom Generator generiert) ist. Die beiden Netzwerke werden so trainiert, dass der Generator zunehmend realistischere Proben erzeugt, während der Diskriminator besser darin wird, echte von gefälschten Proben zu unterscheiden.

Hier ist ein Beispiel für einen einfachen GAN zur Generierung von handgeschriebenen Ziffern:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# Definiere das Generator-Netzwerk
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu'))
generator.add(Dense(784, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28, 1)))
 
# Definiere das Diskriminator-Netzwerk
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), padding='same', input_shape=(28, 28, 1), activation='relu'))
discriminator.add(MaxPooling2D((2, 2)))
discriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), padding='same', activation='relu'))
discriminator.add(MaxPooling2D((2, 2)))
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Kompiliere die Modelle
generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5), trainable=False)

In diesem Beispiel definieren wir ein Generator-Netzwerk und ein Diskriminator-Netzwerk. Das Generator-Netzwerk nimmt einen 100-dimensionalen Vektor zufälligen Rauschens als Eingabe und generiert ein 28x28 Graustufenbild. Das Diskriminator-Netzwerk nimmt ein 28x28 Graustufenbild als Eingabe und gibt eine binäre Klassifikation (echt oder gefälscht) aus.

Die beiden Netzwerke werden auf wettbewerbsorientierte Weise trainiert, wobei der Generator trainiert wird, den Diskriminator zu täuschen, und der Diskriminator trainiert wird, echte von gefälschten Proben richtig zu klassifizieren.

Transfer Learning

Transfer Learning ist eine Technik im Deep Learning, bei der ein Modell, das auf einem großen Datensatz trainiert wurde, als Ausgangspunkt für ein Modell verwendet wird, das auf einem kleineren Datensatz trainiert wird. Dies kann besonders nützlich sein, wenn der kleinere Datensatz nicht groß genug ist, um ein Deep-Learning-Modell von Grund auf zu trainieren.

Die Schlüsselschritte im Transfer Learning sind:

1. Lade ein vorab trainiertes Modell: Lade ein vorab trainiertes Modell, das auf einem großen Datensatz wie ImageNet trainiert wurde.

2. Einfrieren der Basis-Schichten: Einfrieren der Gewichte der Basis-Schichten des vorab trainierten Modells, sodass sie während des Trainings nicht aktualisiert werden.

3. Hinzufügen neuer Schichten: Hinzufügen neuer Schichten zum Modell, wie zum Beispiel eine neue Ausgabeschicht, und Training dieser Schichten auf dem kleineren Datensatz.

Hier ist ein Beispiel für Transfer Learning mit einem vorab trainierten VGG16-Modell für die Bildklassifizierung:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
 
# Lade das vorab trainierte VGG16-Modell
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# Einfrieren der Basis-Schichten
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# Hinzufügen neuer Schichten
model = Sequential()
model.add(base_model)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Kompiliere das Modell
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

In diesem Beispiel laden wir das vorab trainierte VGG16-Modell, frieren die Basis-Schichten ein und fügen neue vollständig verbundene Schichten zum Modell hinzu. Die neuen Schichten werden dann auf dem kleineren Datensatz trainiert, während die Basis-Schichten festgehalten werden.

Fazit

In diesem Tutorial haben wir verschiedene wichtige Konzepte und Techniken des Deep Learning behandelt, darunter Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Generative Adversarial Networks und Transfer Learning. Diese Techniken wurden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von der Bilderkennung über die natürliche Sprachverarbeitung bis hin zur generativen Modellierung.

Beim weiteren Erforschen und Anwenden von Deep Learning ist es wichtig, die Bedeutung einer sorgfältigen Datenvorverarbeitung, der Modellauswahl und der Hyperparameter-Einstellung im Auge zu behalten. Darüber hinaus ist es wichtig, sich über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden zu halten, da Deep Learning ein sich schnell entwickelnder Bereich der Forschung und Praxis ist.

Wir hoffen, dass dieses Tutorial Ihnen eine solide Grundlage zum Verständnis und zur Anwendung von Deep-Learning-Techniken vermittelt hat. Viel Spaß beim Lernen!