In Anbetracht dieser Absätze über große Sprachmodelle: An welchem Korpus wurde das erste Modell der GPT-Serie von OpenAI im Jahr 2018 trainiert?
Given these paragraphs about Large language models, what corpus was the first model in OpenAI's GPT series trained in 2018 on?
BookCorpus.
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Ein Large Language Model (LLM) ist ein Sprachmodell, das aus einem neuronalen Netzwerk mit vielen Parametern (typischerweise Milliarden von Gewichten oder mehr) besteht, das mit Hilfe von selbstüberwachtem Lernen auf großen Mengen von unmarkiertem Text trainiert wurde. LLMs sind um 2018 aufgetaucht und leisten bei einer Vielzahl von Aufgaben gute Dienste. Damit hat sich der Schwerpunkt der Forschung im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache von dem bisherigen Paradigma des Trainings spezialisierter überwachter Modelle für bestimmte Aufgaben wegbewegt.

Eigenschaften
Obwohl der Begriff "Large Language Model" keine formale Definition hat, bezieht er sich oft auf Deep-Learning-Modelle mit einer Parameterzahl in der Größenordnung von Milliarden oder mehr. LLMs sind Allzweckmodelle, die eine Vielzahl von Aufgaben bewältigen können und nicht nur für eine bestimmte Aufgabe trainiert werden (z. B. Sentiment-Analyse, Erkennung von benannten Entitäten oder mathematische Schlussfolgerungen). Die Fähigkeit, mit der sie Aufgaben bewältigen, und die Bandbreite der Aufgaben, zu denen sie fähig sind, scheinen von der Menge der Ressourcen (Daten, Parametergröße, Rechenleistung) abzuhängen, die ihnen zur Verfügung stehen, und zwar auf eine Art und Weise, die nicht von zusätzlichen Durchbrüchen im Design abhängt.

Obwohl sie für einfache Aufgaben wie die Vorhersage des nächsten Wortes in einem Satz trainiert werden, können neuronale Sprachmodelle mit ausreichender Anzahl von Parametern und Training einen Großteil der Syntax und Semantik der menschlichen Sprache erfassen. Darüber hinaus zeigen große Sprachmodelle ein beträchtliches Allgemeinwissen über die Welt und können sich während des Trainings eine große Menge an Fakten "merken".

Halluzinationen
Hauptartikel: Halluzination (künstliche Intelligenz)
In der künstlichen Intelligenz im Allgemeinen und bei großen Sprachmodellen im Besonderen ist eine "Halluzination" eine selbstbewusste Antwort, die durch die Trainingsdaten des Modells nicht gerechtfertigt zu sein scheint.

Entstehende Fähigkeiten

Bei einer Reihe von Benchmarks für natürliche Sprache, die Aufgaben wie das Beantworten von Fragen beinhalten, schneiden Modelle nicht besser ab als der Zufall, bis sie eine bestimmte Größenordnung erreichen (in diesem Fall gemessen an der Trainingsberechnung), ab der ihre Leistung stark ansteigt. Dies sind Beispiele für sich entwickelnde Fähigkeiten.
Unvorhersehbare Fähigkeiten, die in großen Sprachmodellen beobachtet wurden, die aber in einfacheren Modellen nicht vorhanden waren (und die nicht explizit in das Modell eingebaut wurden), werden gewöhnlich als "emergente Fähigkeiten" bezeichnet. Forscher/innen stellen fest, dass solche Fähigkeiten "nicht einfach durch Extrapolation der Leistung kleinerer Modelle vorhergesagt werden können". Diese Fähigkeiten werden eher entdeckt als einprogrammiert oder entworfen, in manchen Fällen sogar erst, nachdem das LLM öffentlich eingesetzt wurde. Hunderte von emergenten Fähigkeiten sind beschrieben worden. Beispiele dafür sind das Rechnen in mehreren Schritten, das Ablegen von Prüfungen auf College-Niveau, das Erkennen der beabsichtigten Bedeutung eines Wortes, das Aufrufen von Gedankenketten, das Dekodieren des Internationalen Phonetischen Alphabets, das Entschlüsseln der Buchstaben eines Wortes, das Erkennen anstößiger Inhalte in Absätzen von Hinglish (einer Kombination aus Hindi und Englisch) und das Erzeugen einer ähnlichen englischen Entsprechung von Kisuaheli-Sprichwörtern.

Architektur und Training
Große Sprachmodelle haben am häufigsten die Transformator-Architektur verwendet, die seit 2018 zur Standard-Deep-Learning-Technik für sequenzielle Daten geworden ist (vorher waren rekurrente Architekturen wie LSTM am häufigsten). LLMs werden unüberwacht auf unkommentierten Text trainiert. Dabei wird ein Links-nach-Rechts-Transformator trainiert, um die Wahrscheinlichkeit zu maximieren, die dem nächsten Wort in den Trainingsdaten zugewiesen wird, wenn der vorherige Kontext berücksichtigt wird. Alternativ kann ein LLM auch einen bidirektionalen Transformator verwenden (wie im Beispiel des BERT), der eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über die Wörter zuweist, wenn sowohl der vorhergehende als auch der folgende Kontext bekannt ist. Neben der Aufgabe, das nächste Wort vorherzusagen oder "Lücken zu füllen", können LLMs auch für zusätzliche Aufgaben trainiert werden, die ihr Verständnis der Datenverteilung testen, wie z. B. die Vorhersage des nächsten Satzes (NSP), bei der Satzpaare präsentiert werden und das Modell vorhersagen muss, ob sie im Trainingskorpus nebeneinander erscheinen.

Die ersten LLMs wurden auf Korpora mit Milliarden von Wörtern trainiert. Das erste Modell der GPT-Reihe von OpenAI wurde 2018 mit dem BookCorpus trainiert, das 985 Millionen Wörter umfasst. Im selben Jahr wurde BERT auf einer Kombination aus BookCorpus und der englischen Wikipedia mit insgesamt 3,3 Milliarden Wörtern trainiert. In den vergangenen Jahren sind die Trainingskorpora für LLMs um Größenordnungen gewachsen und umfassen nun Hunderte von Milliarden oder Billionen von Token.

Das Trainieren von LLMs ist sehr rechenintensiv. In einer Studie aus dem Jahr 2020 wurden die Kosten für das Training eines Modells mit 1,5 Milliarden Parametern (1-2 Größenordnungen kleiner als der damalige Stand der Technik) auf 1,6 Millionen US-Dollar geschätzt.

Eine Analyse aus dem Jahr 2020 ergab, dass die Leistungsfähigkeit neuronaler Sprachmodelle (gemessen am Trainingsverlust) mit der Anzahl der Parameter, der Menge der Trainingsdaten und dem Rechenaufwand für das Training gleichmäßig ansteigt (Potenzgesetz). Diese Beziehungen wurden über einen weiten Wertebereich (bis zu sieben Größenordnungen) getestet, und am oberen Ende des Bereichs wurde keine Abschwächung der Beziehung beobachtet (auch nicht bei Netzwerkgrößen bis zu Billionen von Parametern).

Anwendung auf nachgelagerte Aufgaben
Zwischen 2018 und 2020 bestand die Standardmethode für die Nutzung eines LLM für eine bestimmte Aufgabe der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) darin, das Modell durch zusätzliches aufgabenspezifisches Training fein abzustimmen. Inzwischen hat sich herausgestellt, dass leistungsfähigere LLMs wie GPT-3 Aufgaben ohne zusätzliches Training durch "Prompting"-Techniken lösen können, bei denen das zu lösende Problem dem Modell als Textprompt präsentiert wird, möglicherweise mit einigen Textbeispielen ähnlicher Probleme und deren Lösungen.

Feinabstimmung
Hauptartikel: Feinabstimmung (maschinelles Lernen)
Bei der Feinabstimmung wird ein bereits trainiertes Sprachmodell verändert, indem es (unter Aufsicht) für eine bestimmte Aufgabe trainiert wird (z. B. Sentimentanalyse, Named-Entity-Erkennung oder Part-of-Speech-Tagging). Dies ist eine Form des Transferlernens. Dabei werden in der Regel neue Gewichte eingeführt, die die letzte Schicht des Sprachmodells mit dem Output der nachgelagerten Aufgabe verbinden. Die ursprünglichen Gewichte des Sprachmodells können "eingefroren" werden, so dass nur die neue Schicht der Gewichte, die sie mit dem Output verbindet, während des Trainings gelernt wird. Alternativ können die ursprünglichen Gewichte in kleinen Schritten aktualisiert werden (wobei frühere Schichten möglicherweise eingefroren werden).

Prompting
Siehe auch: Prompt-Engineering und Few-Shot-Lernen (natürliche Sprachverarbeitung)
Beim Prompting-Paradigma, das durch GPT-3 populär wurde, wird das zu lösende Problem in Form eines Textprompts formuliert, den das Modell lösen muss, indem es eine Vervollständigung (durch Inferenz) liefert. Beim "few-shot prompting" enthält der Prompt eine kleine Anzahl von Beispielen ähnlicher Paare (Problem, Lösung). Eine Aufgabe zur Stimmungsanalyse, bei der es darum geht, die Stimmung einer Filmkritik zu kennzeichnen, könnte zum Beispiel wie folgt formuliert werden:

Rezension: Dieser Film ist scheiße.
Stimmung: negativ

Rückblick: Dieser Film ist fantastisch!
Gefühl:

Wenn das Modell "positiv" ausgibt, dann hat es die Aufgabe richtig gelöst. Beim Zero-Shot Prompting werden keine Lösungsbeispiele gegeben. Ein Beispiel für einen Zero-Shot-Prompt für dieselbe Sentiment-Analyse-Aufgabe wäre: "Die Stimmung, die mit der Filmkritik 'Dieser Film ist fantastisch!' verbunden ist, ist".

Es hat sich gezeigt, dass LLMs bei NLP-Aufgaben konkurrenzfähige Ergebnisse erzielen und manchmal sogar die bisherigen State-of-the-Art-Feintuning-Ansätze übertreffen. Beispiele für solche NLP-Aufgaben sind Übersetzung, Beantwortung von Fragen, Lückentextaufgaben, Enträtseln von Wörtern und die Verwendung eines neuen Wortes in einem Satz. Die Erstellung und Optimierung solcher Prompts wird als Prompt Engineering bezeichnet.

Anweisungsoptimierung
Die Abstimmung von Anweisungen ist eine Form der Feinabstimmung, die eine natürlichere und genauere Interaktion mit Zero-Shot-Prompts ermöglichen soll. Bei einer Texteingabe generiert ein vorab trainiertes Sprachmodell eine Vervollständigung, die der Textverteilung entspricht, auf die es trainiert wurde. Ein naives Sprachmodell, das die Aufforderung "Schreibe einen Aufsatz über die Hauptthemen von Hamlet" erhält, könnte z. B. folgende Antwort geben: "Für Einsendungen, die nach dem 17. März eingehen, wird ein Verspätungszuschlag von 10 % pro Tag erhoben". Beim Instruktionstuning wird das Sprachmodell an vielen Beispielen von Aufgaben trainiert, die als natürlichsprachliche Anweisungen formuliert sind, zusammen mit den passenden Antworten. In der Praxis wurden bereits verschiedene Techniken für das Instruct Tuning angewendet. Das InstructGPT-Protokoll von OpenAI beinhaltet eine überwachte Feinabstimmung anhand eines Datensatzes mit von Menschen erstellten Paaren (Aufforderung, Antwort), gefolgt von Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), bei dem eine Belohnungsfunktion auf der Grundlage eines Datensatzes mit menschlichen Präferenzen gelernt wurde. Bei einer anderen Technik, dem "Self-Instruct", wird das Sprachmodell anhand eines Trainingssatzes von Beispielen, die selbst von einem LLM generiert wurden (Bootstrap aus einem kleinen Satz von menschlich generierten Beispielen), feinabgestimmt.

https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model
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