27 Trainingsmethoden für LLMs

27.1 Einführung

Das Training großer Sprachmodelle (LLMs) erfordert spezialisierte Techniken, um Effizienz, Generalisierungsfähigkeit und Skalierbarkeit sicherzustellen. Da LLMs wie GPT-4, BERT und LLaMA Milliarden von Parametern haben, sind ihre Trainingsprozesse extrem rechenintensiv und erfordern große Datenmengen, leistungsfähige Hardware und optimierte Algorithmen.

Dieses Kapitel beschreibt die wichtigsten Trainingsmethoden für LLMs, einschließlich Pretraining, Fine-Tuning, In-Context Learning und Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback (RLHF).

27.2 Pretraining: Der erste Schritt zur Generalisierung

Das Pretraining ist der erste Trainingsschritt eines LLMs. In dieser Phase wird das Modell mit einer riesigen Textmenge trainiert, um sprachliche Muster und Strukturen zu lernen.

27.2.1 Arten des Pretrainings

🔹 Causal Language Modeling (CLM) → Autoregressives Training (GPT-Modelle) - Das Modell sagt das nächste Wort einer Sequenz vorher. - Nur frühere Token werden berücksichtigt. - Formel:

P(wₜ | w₁, w₂, …, wₜ₋₁)

📌 Beispiel:
Eingabe: „Die Sonne geht im Westen…“
Ziel: „unter.“

🔹 Masked Language Modeling (MLM) → Bidirektionales Training (BERT) - Ein Teil der Token wird zufällig maskiert. - Das Modell lernt, die maskierten Wörter vorherzusagen. - Formel:

P(wᵢ | w₁, w₂, …, wᵢ₋₁, MASK, wᵢ₊₁, …, wₙ)

📌 Beispiel:
Eingabe: „Die [MASK] geht im Westen unter.“
Ziel: „Sonne“

🔹 Encoder-Decoder-Training → Sequenz-zu-Sequenz-Modellierung (T5, BART) - Eingabe und Ausgabe werden separat verarbeitet. - Anwendung auf maschinelle Übersetzung, Textzusammenfassung. - Beispiel: - Eingabe: „Fasse diesen Text zusammen.“ - Ausgabe: „Dieser Text erklärt Trainingsmethoden für LLMs.“

📌 Ergebnis des Pretrainings: - Das Modell lernt allgemeine Sprachfähigkeiten, ohne spezialisierte Aufgaben zu lösen. - Kein spezifisches Wissen über Anwendungen wie medizinische oder juristische Texte.

27.3 Fine-Tuning: Anpassung an spezifische Aufgaben

Nach dem Pretraining wird das Modell für spezifische Anwendungen weitertrainiert. Dies geschieht durch Supervised Fine-Tuning oder Reinforcement Learning.

27.3.1 Supervised Fine-Tuning

• Das Modell wird mit gelabelten Daten für eine bestimmte Aufgabe weitertrainiert.
• Beispiel: Ein auf medizinische Diagnosen spezialisiertes LLM wird mit medizinischen Texten trainiert.

📌 Anwendungsbeispiele: - BERT für Suchmaschinen: Google verwendet BERT für präzisere Suchergebnisse. - GPT für Programmierung: Codex wird mit Code-Datenbanken wie GitHub trainiert.

Formel für fehlergesteuertes Lernen:

θ* = arg min_θ Σ L(f(xᵢ; θ), yᵢ)

( θ* ) sind die Modellparameter, ( L ) ist die Verlustfunktion.

27.4 In-Context Learning: Lernen ohne Gewichtsaktualisierung

Eine besondere Fähigkeit von LLMs ist In-Context Learning (ICL): - Das Modell lernt während der Nutzung, ohne dass seine Parameter verändert werden. - Es merkt sich Muster in den Prompts und generiert darauf basierende Antworten.

📌 Beispiel:
Prompt: „Übersetze ‚Hallo‘ ins Französische: Bonjour. Übersetze ‚Danke‘ ins Französische: …“
Antwort: „Merci.“

Vorteile:
✅ Kein erneutes Training nötig.
✅ Ermöglicht Ad-hoc-Anpassungen.
❌ Fehlerhafte Beispiele im Prompt können das Modell negativ beeinflussen.

27.5 Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback (RLHF)

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ist eine fortschrittliche Methode, um LLMs durch menschliche Präferenzen zu optimieren.

27.5.1 Ablauf von RLHF

1. Generierung von Antworten durch das Modell
2. Menschen bewerten die Antworten (Ranking)
3. Trainieren eines Belohnungsmodells zur Bewertung der Modellleistung
4. Feinabstimmung des Modells mit Reinforcement Learning

📌 Beispiel: - Ein LLM erzeugt zwei Versionen einer Antwort. - Menschliche Annotatoren wählen die bessere. - Das Modell lernt, sich an bevorzugte Antworten anzupassen.

27.5.2 Algorithmen für RLHF

🔹 Proximal Policy Optimization (PPO) - Verwendet eine Belohnungsfunktion, um das Modell schrittweise zu verbessern. - Optimiert durch gradientenbasiertes Reinforcement Learning.

Belohnungsfunktion:

R(θ) = Σ γᵗ rₜ

( ( γ ) ist der Abzinsungsfaktor, ( rₜ ) die Belohnung zu Zeit ( t ) )

📌 Anwendungsfälle:
✅ ChatGPT-Optimierung → Reduzierung von Halluzinationen.
✅ Content-Moderation → Verbesserte Antwortgenerierung ohne schädliche Inhalte.

27.6 Effizienzsteigerung beim Training

Da LLMs extrem groß sind, müssen sie effizient trainiert werden.

27.6.1 Datenparalleles Training

• Daten werden auf mehrere GPUs/TPUs aufgeteilt.
• Jede GPU verarbeitet einen anderen Teil des Datensatzes.

📌 Beispiel: GPT-4 wird parallel auf Tausenden von GPUs trainiert.

27.6.2 Model Parallelism (Modellparallelisierung)

• Das Modell selbst wird auf mehrere GPUs verteilt.
• Notwendig für extrem große Modelle (>100 Mrd. Parameter).

27.6.3 Quantisierung & Sparsity-Techniken

• Quantisierung: Reduzierung der Präzision von Berechnungen (z. B. von 32-bit auf 8-bit).
• Sparsity: Entfernen unnötiger Verbindungen im neuronalen Netz.

📌 Ergebnis:
✅ Reduziert Speicherverbrauch und beschleunigt Inferenzzeiten.

27.7 Fazit

Das Training von Large Language Models (LLMs) ist ein komplexer, mehrstufiger Prozess, der mehrere Techniken kombiniert:

📌 Wichtige Trainingsmethoden:
✅ Pretraining mit riesigen Datensätzen für allgemeine Sprachfähigkeiten.
✅ Fine-Tuning zur Spezialisierung auf spezifische Aufgaben.
✅ In-Context Learning für schnelles, temporäres Lernen ohne Training.
✅ Reinforcement Learning (RLHF) zur Anpassung an menschliche Präferenzen.
✅ Effizienztechniken zur Reduzierung des Rechenaufwands.

➡ Zukunftstrends:
🚀 Kleinere, effizientere Modelle mit gleichwertiger Leistung.
🚀 Selbstoptimierende LLMs, die eigenes Lernen verbessern können.
🚀 Bessere Techniken zur Reduzierung von Bias und Halluzinationen.