Arten großer Sprachmodelle
Bevor wir näher darauf eingehen, können große Sprachmodelle basierend auf ihrer Architektur im Allgemeinen in drei Kategorien eingeteilt werden:
- Transformatorbasiertes Modell
- RNN-basierte Modelle
- Weitere innovative Architekturen
1. Transformatorbasiertes Modell
Diese Modelle nutzen die Leistungsfähigkeit von Aufmerksamkeitsmechanismen, um sprachliche Daten zu verarbeiten. Zu den beliebten Transformer-basierten Modellen gehören GPT-4, BERT, RoBERTa und T5
GPT-4
GPT-4 nutzt die Transformer-Architektur mit besonderem Schwerpunkt auf dem Selbstaufmerksamkeitsmechanismus, um die kontextuelle Beziehung zwischen Wörtern in einem Satz unabhängig von ihrer Position zu erfassen. Seine „maskierte“ Trainingsmethode ermöglicht es dem Modell, hochkohärenten und kontextsensitiven Text zu generieren.
Vorteile: Sehr gut darin, kohärenten und kontextsensitiven Text zu erstellen.
Nachteile: Als generatives Modell kann es plausibel klingende Informationen erzeugen, die tatsächlich falsch oder irreführend sind.
Geeignet für: Textgenerierungsaufgaben, Dialogagenten, Inhaltserstellung.
BERT
BERT verwendet einen bidirektionalen Konverter, was bedeutet, dass Eingabedaten von links nach rechts und von rechts nach links verarbeitet werden können. Dieser bidirektionale Kontext ermöglicht es BERT, ein tieferes Verständnis der Bedeutung jedes Wortes in einem Satz und der Beziehung zwischen ihnen zu erlangen, wodurch seine Leistung bei Aufgaben wie der Beantwortung von Fragen und der Stimmungsanalyse erheblich verbessert wird.
Vorteile: Tiefes Verständnis der Bedeutung jedes Wortes in einem Satz dank bidirektionalem Kontext.
Nachteile: Aufgrund seiner Größe und Bidirektionalität erfordert das Training viele Rechenressourcen.
Geeignet für: Stimmungsanalyse, Beantwortung von Fragen, Entitätserkennung
RoBERTa
RoBERTa baut auf BERT auf, um das Modell beim Verständnis verschiedener Kontexte flexibler zu machen, indem die Maskierungsmuster, die während des Trainings auf die Eingabedaten des Modells angewendet werden, dynamisch angepasst werden. Außerdem werden größere Chargengrößen und längere Schulungen verwendet