Grundlagen von LLMs: Tokenisierung, Embeddings und Architektur
Large Language Models (LLMs) haben in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen. Sie ermöglichen es, natürliche Sprache zu verstehen, zu generieren und in vielen Anwendungen zu integrieren. In diesem Artikel befassen wir uns mit den grundlegenden Konzepten, die LLMs antreiben, insbesondere Tokenisierung, Embeddings und die zugrunde liegende Architektur.
Was sind Large Language Models (LLMs)?
LLMs sind KI-Modelle, die darauf trainiert sind, menschliche Sprache in Form von Text zu verstehen und zu generieren. Sie nutzen große Mengen an Daten und komplexe Algorithmen, um kontextbezogene Antworten zu liefern und somit eine Vielzahl von Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zu bewältigen.
1. Tokenisierung
Die Tokenisierung ist der erste Schritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Hierbei wird der Text in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegt. Diese Tokens können Wörter, Satzzeichen oder sogar Buchstabengruppen sein.
1.1 Arten der Tokenisierung
- Wort-Tokenisierung: Zerlegt den Text in seine einzelnen Wörter.
- Subwort-Tokenisierung: Zerlegt Wörter in kleinere Einheiten, die bei der Handhabung seltener Wörter hilfreich sind.
- Charakter-Tokenisierung: Jedes Zeichen wird als eigenes Token betrachtet.
1.2 Beispiel für Tokenisierung
Betrachten wir den Satz: „LLMs revolutionieren die Technologie.“ Nach der Tokenisierung könnte der Text in folgende Tokens zerlegt werden:
- LLMs
- revolutionieren
- die
- Technologie
- .
2. Embeddings
Embeddings sind eine Methode, um Wörter in Vektoren darzustellen, die semantische Bedeutungen beinhalten. Sie helfen, die Beziehungen zwischen Wörtern zu erfassen, indem sie ähnliche Wörter in der Nähe im Vektorraum positionieren.
2.1 Vorteile von Embeddings
- Schaffung von dichten Vektoren, die weniger Speicherplatz benötigen.
- Repräsentation von Wörtern in einem kontinuierlichen Raum, was das Lernen von Beziehungen erleichtert.
- Ermöglichung von Analogien wie „König – Mann + Frau = Königin“.
2.2 Beispiele für Embeddings
Ein bekanntes Beispiel für Embeddings ist Word2Vec, das durch neuronale Netze trainiert wird, um Wortbeziehungen zu erlernen. Ein weiteres Beispiel ist GloVe (Global Vectors for Word Representation), das auf der Matrixfaktorierung basiert.
3. Architektur von LLMs
Die Architektur eines LLMs spielt eine entscheidende Rolle für seine Leistungsfähigkeit. Die meisten modernen LLMs basieren auf der Transformator-Architektur, die besonders effektiv im Umgang mit sequenziellen Daten ist.
3.1 Transformator-Architektur
Die Transformator-Architektur unterscheidet sich von traditionellen RNNs (Recurrent Neural Networks) und CNNs (Convolutional Neural Networks), indem sie die Selbstaufmerksamkeit (Self-Attention) nutzt, um relevante Informationen im Kontext zu erfassen.
3.2 Komponenten eines Transformers
- Encoder: Wandelt Eingabetexte in Vektoren um.
- Decoder: Generiert Ausgabetexte basierend auf den Encodervektoren.
- Selbstaufmerksamkeit: Bewertet die Beziehungen zwischen den Tokens innerhalb einer Eingabesequenz.
- Feedforward-Schichten: Führen nicht-lineare Transformationen durch, um die Modelle leistungsfähiger zu machen.
Fazit
Die Grundlagen von LLMs sind entscheidend, um die Funktionsweise dieser beeindruckenden Technologien zu verstehen. Von der Tokenisierung über Embeddings bis hin zur komplexen Architektur ermöglichen sie eine effiziente Verarbeitung von natürlicher Sprache und eröffnen neue Möglichkeiten in vielen Bereichen.
Keywords
Tokenisierung, Embeddings, Transformer Architektur