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Herausforderungen bei der Ausbildung von großen Sprachmodellen überwinden

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Große Sprachmodelle (LLMs) wie Googles Gemini und OpenAI’s ChatGPT revolutionieren die Geschäftswelt. Diese fortschrittlichen KI-Tools verbessern die Interaktionen mit Maschinen und bieten Dienstleistungen wie Schreibunterstützung, Kundenbetreuung und komplexe Problemlösungen. Laut einem neuen Bericht von Pragma Market Research wird erwartet, dass der globale LLM-Markt bis 2030 über 259 Milliarden US-Dollar erreichen wird, was das enorme Potenzial für Innovation und Effizienz in verschiedenen Sektoren unterstreicht.

Trotz ihres Potenzials stellt das Training von LLMs erhebliche Herausforderungen dar. Unternehmen stehen oft vor Hindernissen wie dem Mangel an hochwertigen Trainingsdatensätzen, inhärenten Vorurteilen in den KI-Ausgaben, unzureichenden Rechenressourcen und der allgemeinen Komplexität des Trainings dieser Modelle. Hinzu kommt, dass laut IDC-Forschung 56 Prozent der Führungskräfte unter Druck stehen, generative KI (GenAI) zu übernehmen. Ohne diese Probleme anzugehen, riskieren Unternehmen, im Wettbewerb um die Nutzung von KI zurückzufallen.

Dieser Artikel bietet eine umfassende Anleitung zur Navigation durch die Komplexitäten des LLM-Trainings und Best Practices für ein effektives Training.

Wie LLM-Training funktioniert

Das Training von LLMs ist ein mehrstufiger Prozess, der entscheidend für den Aufbau oder die Verbesserung von Modellen ist:

  1. Datensammlung und Vorverarbeitung Die anfängliche Phase umfasst das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen wie wissenschaftlichen Artikeln, Websites, Büchern und kuratierten Datenbanken. Diese Rohdaten müssen bereinigt und vorverarbeitet werden, um Rauschen zu entfernen, Formatinkonsistenzen zu korrigieren und irrelevante Details zu verwerfen. Die Daten werden dann in kleinere Einheiten wie Wörter oder Subwörter tokenisiert, indem Techniken wie Byte-Pair-Encoding oder WordPiece verwendet werden.
  2. Modellkonfiguration Nach der Vorverarbeitung wird das Modell konfiguriert, typischerweise mit einem auf Transformern basierenden neuronalen Netzwerk. Dieser Schritt umfasst das Festlegen verschiedener Parameter wie die Anzahl der Transformatorenschichten und Aufmerksamkeitseinheiten. Forscher experimentieren mit unterschiedlichen Einstellungen, um die effektivste Konfiguration zu finden.
  3. Modelltraining Das Modell wird trainiert, indem es den vorbereiteten Textdaten ausgesetzt wird, mit dem Ziel, das nächste Wort in einer Sequenz vorherzusagen. Die internen Gewichte des Modells werden basierend auf seinen Vorhersagen angepasst, wodurch seine Fähigkeiten durch unzählige Iterationen über ein riesiges Datenset verfeinert werden.
  4. Feinabstimmung Die Feinabstimmung umfasst überwachten Lernens, bei dem das Modell lernt, Antworten zu generieren, die mit menschlich bereitgestellten Beispielen übereinstimmen. Fortgeschrittene Stufen wie das Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback (RLHF) verfeinern das Modell weiter, indem seine Antworten mit menschlichen Präferenzen verglichen werden, um sicherzustellen, dass sie hilfreich, ehrlich und harmlos sind.

Herausforderungen beim Training von LLMs

  1. Datengenerierung und -validierung Das Sammeln und Aufbereiten vielfältiger, repräsentativer und ethisch einwandfreier Daten ist ressourcenintensiv. Lösungen umfassen kreative Techniken zur Datenerweiterung, Nutzung öffentlicher Datensätze, Crowdsourcing, Expertenbewertungen und die Implementierung strenger Datenfilterroutinen zur Eliminierung von Vorurteilen.
  2. Optimierung der Denkfähigkeiten Die Verbesserung der Denkfähigkeiten von LLMs umfasst das Lehren der Modelle in den Feinheiten der Programmierung und die Verwendung von Methoden wie RLHF und “chain-of-thought” Prompts. Fortgeschrittene Rahmenwerke wie das “faithful reasoning” von DeepMind verbessern Frage-Antwort-Systeme, obwohl Herausforderungen, insbesondere bei komplexen Aufgaben, bestehen bleiben.
  3. Vorurteile und Halluzinationen Vorurteile in Trainingsdaten und algorithmischer Verarbeitung können die Ausgaben von LLMs verzerren, während Halluzinationen zu falschen oder irreführenden Informationen führen. Die Bewältigung dieser Probleme erfordert gründliche Audits, neutralisierende Algorithmen, die Verbesserung der neuronalen Netzwerkarchitektur und die Einbeziehung menschlichen Urteilsvermögens bei der Bewertung der Ausgaben.
  4. Qualitätskontrolle und Überwachung Effektive Qualitätskontrolle umfasst das Festlegen der richtigen Bewertungsmetriken (z.B. Perplexität, ROUGE, F1-Score), kontinuierliche Bewertung und Nachprüfung nach dem Training. Die Balance zwischen automatisierten Systemen und menschlicher Aufsicht gewährleistet skalierbare, effiziente und hochwertige LLMs.
  5. Technische Expertise und Betriebsmanagement Das Training und die Bereitstellung von LLMs erfordert Expertise in Deep-Learning-Algorithmen und Transformern sowie die Verwaltung komplexer Software- und Hardwareoperationen. Teams mit qualifizierten Trainern schnell zu skalieren und kontinuierliches Training für bestehende Mitarbeiter bereitzustellen, ist entscheidend, um die Effizienz zu erhalten und KI-Tools in Geschäftsprozesse zu integrieren.

Schlussfolgerung

Das Training von LLMs ist ein komplexer Prozess, der Präzision, innovative Strategien und einen proaktiven Ansatz für die sich entwickelnde Technologie erfordert. Die Bewältigung von Einschränkungen wie Vorurteilen, Datenqualität, Denkfähigkeiten und technischen Operationen ist entscheidend, um das volle Potenzial von LLMs auszuschöpfen.

Turing bietet umfassende LLM-Entwicklungsdienste an, die sich auf die Verbesserung der Denk- und Programmierfähigkeiten von Modellen spezialisieren. Mit einer einzigartigen Kombination aus KI-beschleunigter Lieferung, technischer Expertise auf Abruf und maßgeschneiderten Lösungen liefert Turing die Expertise und Daten, die zur Umsetzung effektiver LLM-Strategien erforderlich sind.

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