Kosteneffiziente Revolution: Die Zukunft großer Sprachmodelle nach ChatGPT
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Die Einführung von ChatGPT hat zu einem beträchtlichen Anstieg bei der Nutzung von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) für verschiedene Anwendungsfälle geführt. Mit diesen fortschrittlichen Modellen werden Downstream-Aufgaben in der Sprachverarbeitung adressiert, was eine zunehmende Konzentration auf kosteneffizientes Training und Deployment dieser Technologien mit sich bringt. Geringe Kosten bei Training und Einsatz sind dabei ein zukunftsweisender Trend in der Entwicklung von LLMs.
Große Sprachmodelle sind eine besondere Klasse von vortrainierten Sprachmodellen, die durch das Skalieren von Modellgröße, Pretraining-Korpus und Rechenleistung entstehen. Aufgrund ihrer Größe und des umfangreichen Pretrainings auf großen Textmengen zeigen LLMs besondere Fähigkeiten, die es ihnen ermöglichen, in vielen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ohne spezifisches Training aufgabenbezogene Leistungen zu erbringen.
Die Ära der LLMs begann mit dem Modell GPT-3 von OpenAI, und die Beliebtheit dieser Modelle steigt seit der Einführung weiterer Modelle wie ChatGPT und GPT-4 exponentiell an. Diese Modelle der GPT-3-Familie (GLLMs) erfreuen sich insbesondere in der Forschungsgemeinschaft wachsender Beliebtheit, was den Bedarf an einer umfassenden Übersicht unterstreicht, die die jüngsten Forschungsfortschritte in mehreren Dimensionen zusammenfasst und der Forschungsgemeinschaft aufschlussreiche zukünftige Forschungsrichtungen aufzeigen kann.
Die Trainingsmethoden für große Sprachmodelle haben sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt und umfassen verschiedene Aspekte, darunter Daten-Vorverarbeitung, Trainingsarchitektur, Pretraining-Aufgaben, paralleles Training und relevante Inhalte im Zusammenhang mit dem Feintuning der Modelle. Auf der Inferenzseite umfasst die Diskussion Themen wie Modellkomprimierung, parallele Berechnung, Speicherplanung und strukturelle Optimierung. Darüber hinaus werden Nutzungsmöglichkeiten von LLMs erforscht und Einblicke in ihre zukünftige Entwicklung gegeben.
In der Praxis bieten LLMs für ihre Downstream-NLP-Aufgaben eine Reihe von Vorteilen. Sie ermöglichen ein tieferes Verständnis der Modelle, der Daten und der betreffenden Aufgaben. Insbesondere wird die Bedeutung von Trainingsdaten und die spezifischen Herausforderungen jeder NLP-Aufgabe beleuchtet. Außerdem wird der Einfluss von spurhaften Verzerrungen auf LLMs untersucht und andere wesentliche Überlegungen, wie Effizienz, Kosten und Latenz, betrachtet, um ein umfassendes Verständnis für den Einsatz von LLMs in der Praxis zu gewährleisten.
Ein weiterer Forschungsschwerpunkt liegt auf der Generierung von Textdatensätzen mit LLMs, die über ein gewünschtes Attribut verfügen, zum Beispiel für die Verwendung in der Feinabstimmung oder im Training. Diese Arbeiten konzentrieren sich jedoch in der Regel auf eine einzelne Qualitätsmetrik des generierten Textes, typischerweise die Genauigkeit bei einer Downstream-Aufgabe. Dies vernachlässigt die Frage, ob das Modell überhaupt in der Lage ist, die Datenverteilung des gewünschten realen Anwendungsbereichs getreu zu modellieren. In unserer Arbeit konzentrieren wir uns zusätzlich auf wichtige distributionsbezogene Metriken, die unabhängig von der Downstream-Aufgabe sind, wie Daten-Diversität und -Treue.
Es zeigt sich, dass selbst in einfachen Domänen generierte Datensätze inhärente Trade-offs zwischen diesen Metriken aufweisen, je nach Modell und Trainingsregime. Darüber hinaus finden wir heraus, dass unsere Metriken nicht nur das generierte Datenset beschreiben, sondern auch Schlüsselaspekte des zugrunde liegenden Modells erfassen. Dies ermöglicht es uns, die generierten Datensätze, einzelne Modelle und im Vergleich dazu die Eigenschaften verschiedener Modellfamilien und Trainingsparadigmen zu charakterisieren. Indem wir uns auf Sub-Verteilungen konzentrieren, die in den Trainingsdaten von LLMs gut repräsentiert sind, können wir beispielsweise zeigen, dass beliebte Instruction-Tuning-Techniken die Textgenerierungsfähigkeiten von LLMs im Hinblick auf distributionsbezogene Aspekte wie Diversität stark verringern.
Für die Praxis empfehlen wir, der spezifischen Verwendung von LLMs bei der Datengenerierung besondere Aufmerksamkeit zu schenken. Obwohl ChatGPT eine beliebte Wahl ist, ist es möglicherweise nicht immer die geeignetste Option. Wenn beispielsweise die Konformität des Datensatzes Priorität hat, könnten klassische Modelle bessere Ergebnisse liefern. Jedes Modell führt seine einzigartigen Verzerrungen und Stärken in die generierten Daten ein. Daher könnte die Verwendung einer Kombination verschiedener LLMs die Leistung erhöhen und Probleme oder Verzerrungen, die mit einem bestimmten Modell zusammenhängen, mildern.
Ein weiterer wichtiger Aspekt für die Datengenerierung ist die Sampling-Temperatur für das generierte Datenset. Die Veränderung dieser Temperatur kann die Ergebnisse erheblich verändern, und wir raten daher den Praktikern, verschiedene Sampling-Temperaturen für eine optimale Leistung zu testen.
Schließlich würden wir die Einbeziehung von Beispielen in das Prompt empfehlen. Wir haben festgestellt, dass insbesondere die Konformität und Diversität von instruktionsgesteuerten Modellen dramatisch zunimmt, wenn wenige Beispiele eingeführt werden, und fanden auch, dass dies die Leistung bei der Downstream-Aufgabe verbessert.
Zusammenfassend bietet dieser Artikel einen detaillierten Überblick über die aktuellen Entwicklungen, Herausforderungen und Praktiken im Einsatz von großen Sprachmodellen in der NLP. Er veranschaulicht die tiefgreifenden Auswirkungen, die diese Technologien auf verschiedene Aspekte der Datenverarbeitung, des Modelltrainings und des Deployments haben, und gibt einen Ausblick auf zukünftige Forschungsrichtungen und Verbesserungspotenziale.
