Das Transferlernen von großen Sprachmodellen hat in letzter Zeit zahlreiche erfolgreiche Markteinführungen und Anwendungen ermöglicht. Obwohl das Konzept des Transferlernens nicht neu ist, eröffnet seine Anwendung im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung aufregende Möglichkeiten, von Chatbots bis zur Erstellung und Zusammenfassung von Texten.
Die Einführung von Modellen wie GPT oder BERT, die auf dem Wissen großer Sprachmodelle basieren, hat ihre Popularität und ihren Anwendungsbereich erheblich erweitert. Das Ergebnis ist eine effizientere und kostengünstigere Texterstellung, ohne dass die Endqualität beeinträchtigt wird. Lassen Sie uns dies genauer untersuchen.
Große Sprachmodelle (LLMs) basieren auf neuronalen Netzen und dem maschinellem Lernen aus umfangreichen Textdaten. Dadurch können sie statistische Muster und Sprachstrukturen verstehen.
Es gibt viele LLMs auf dem Markt. Einige sind geschlossen, wie die GPT-Serie von OpenAI oder Claude von Anthropic, während andere Open Source sind und angepasst werden können, wie Metas Llama2, Alpaca, Vicuña oder Googles BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
Diese Modelle zeichnen sich durch ihr vorheriges Training mit unüberwachten Lernmethoden und großen Datensätzen für LLMs aus. Aufgrund dieses vorherigen Trainings können große Sprachmodelle für vielfältige textbezogene Aufgaben eingesetzt werden, darunter Textklassifizierung, Texterstellung, Zusammenfassung und maschinelle Übersetzung.
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Transferlernen ist eine Technik, die darauf beruht, das Wissen und die Fähigkeiten eines Modells zu nutzen, um andere Aufgaben effizienter zu bewältigen.
Im Zusammenhang mit LLMs bezieht sich Transferlernen auf die Fähigkeit, das Wissen aus großen Sprachmodellen für die Lösung neuer Aufgaben einzusetzen.
Im Gegensatz zum herkömmlichen Training von Sprachmodellen bietet das Transferlernen viele Vorteile, insbesondere wenn es an großen Datensätzen, Ressourcen oder Zeit für das Training mangelt. Darüber hinaus ermöglicht das Transferlernen mit großen sprachlichen Modellen schnelle und iterative Forschung und Tests.
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Die Grundidee beim Transferlernen im Zusammenhang mit LLMs ist, dass das Sprachmodell zunächst vortrainiert wird, und dann neue Schichten darauf aufgebaut werden. Das Modell funktioniert, weil es bereits ein Verständnis für die Feinheiten der Sprache entwickelt hat und in der Lage ist, diese auf neue Aufgaben anzuwenden.
Der Prozess kann in die folgenden Phasen unterteilt werden:
Vorheriges Training: Große Mengen an Textdaten werden verwendet, damit das Modell Muster und Sprachbeziehungen erkennen kann. Dieses Wissen ist auf eine Vielzahl von Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung ausgerichtet.
Transferlernen: Hier kommen verschiedene Techniken zum Einsatz, darunter merkmalbasiertes Transferlernen oder Multitasking-Lernen. Weiterhin gibt es Feinabstimmungsmodelle (fine-tuning), die im Folgenden beschrieben werden, aber nicht als echtes Transferlernen im im eigentlichen Sinne betrachtet werden können.
Anwendung: Das Modell kann später verwendet werden, um Vorhersagen auf der Grundlage neuer Daten zu treffen.
Zu den Vorteilen des Transferlernens aus großen Sprachmodellen gehören:
Verkürzte Trainingszeiten und Nutzung des Wissens und der Ressourcen der LLMs.
Verbesserte Leistung in neuen Modellen, da LLMs als Grundlage dienen.
Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass das Transferlernmodell auch einige Einschränkungen aufweist:
Geringe Anpassungsfähigkeit an neue Domänen.
Wenn die Trainingsdaten Voreingenommenheiten aufgewiesen haben, werden diese Voreingenommenheiten auf das neue Modell übertragen.
Datenschutzvorschriften müssen berücksichtigt werden, insbesondere bei personenbezogenen oder sensiblen Daten.
Das Verfahren könnte fehlschlagen, wenn die Trainingsdaten für die zu lösenden Aufgaben nicht nützlich sind.
Das Transferlernen aus großen Sprachmodellen revolutioniert Bereiche der natürlichen Sprachverarbeitung, die tiefgehendes Sprachverständnis erfordern. Hierzu gehören Anwendungen in folgenden Bereichen:
Interaktionen basierend auf Fragen und Antworten
Textzusammenfassung
Erstellung von Chatbots und virtuellen Assistenten
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Die Technik der Feinabstimmung (fine-tuning) bezieht sich auf das fortgesetzte Training eines bereits trainierten Sprachmodells unter Verwendung kleinerer und präziserer Textdaten. Ziel ist es, dass das Sprachmodell mehr über eine neue Aufgabe oder ein neues Fachgebiet lernt und sich daran anpasst.
Die Feinabstimmung ermöglicht Zeit- und Ressourceneinsparungen, da sie mit Textdaten durchgeführt werden kann, die Hunderte oder Tausende von Beispielen umfassen.
Der Unterschied zum Transferlernen besteht darin, dass bei der Feinabstimmung bereits vorhandene Parameter für eine zweite Aufgabe trainiert werden, während beim Transferlernen beim NLP die vorhandenen Parameter "eingefroren" werden und neue Schichten darüber gelegt werden.
Bei Pangeanic sind wir führend im Bereich der Sprachtechnologie und wenden das Transferlernen aus großen Sprachmodellen an.
Insbesondere im Kontext unserer maschinellen Übersetzungsmaschine dient diese Technik dazu, die Übersetzungsqualität für Sprachpaare mit begrenzten Ressourcen zu verbessern.
In unserer Arbeit zur Steigerung der Leistungsfähigkeit von künstlicher Intelligenz erhalten wir oft den Auftrag zur Bereitstellung großer Mengen hochwertiger Daten. Wir nutzen jedoch auch das Transferlernen aus großen sprachlichen Modellen, um hochwertige Texte, Übersetzungen und Textanalysen ohne Ressourcenverschwendung zu gewährleisten.
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