Fortschritte und Herausforderungen in der Entwicklung großer Sprachmodelle

In der heutigen digitalen Welt spielt künstliche Intelligenz (KI) eine immer größere Rolle. Die Entwicklung von großen Sprachmodellen, sogenannten Large Language Models (LLMs), ist dabei ein besonders spannendes Forschungsfeld. Diese Modelle sind in der Lage, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren und werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von Chatbots über Suchmaschinen bis hin zu Übersetzungsdiensten. Eines der fundamentalen Konzepte bei der Arbeit mit LLMs ist die Vorhersage des nächsten Tokens, also der nächsten Einheit eines Textes, die ein Wort oder ein Satzzeichen sein kann. Diese Vorhersage basiert auf dem Kontext, den das Modell aus dem vorangegangenen Text ableitet. Ursprünglich wurden bei der Tokenisierung, dem Prozess der Umwandlung von Text in eine für das Modell verarbeitbare Form, vor allem Wörter und Wortteile als Tokens verwendet. Dies erlaubt eine effiziente Verarbeitung des Textes, da die Anzahl der Tokens reduziert wird und somit weniger Rechenleistung erforderlich ist. Ein neuer Ansatz in der Entwicklung von LLMs ist das Modell SpaceByte, das anstelle von Tokens Bytes vorhersagt. Dieser Ansatz bringt einige Vorteile mit sich: So können durch die Vorhersage von Bytes anstelle von Tokens bestimmte Nachteile der Tokenisierung umgangen werden, etwa Leistungsverzerrungen oder eine erhöhte Anfälligkeit für adversative Attacken. SpaceByte steht dabei in direkter Konkurrenz zu tokenbasierten Modellen, da es eine ähnliche Leistung erbringt, aber auf einer anderen Ebene der Textverarbeitung arbeitet. Die Transformer-Architektur, die vielen großen Sprachmodellen zugrunde liegt, wurde ursprünglich von Forschern bei Google entwickelt und hat seitdem eine Vielzahl von Anwendungen und Weiterentwicklungen erfahren. Sie basiert auf dem Prinzip der Selbst-Attention, das es ermöglicht, Beziehungen zwischen den verschiedenen Teilen eines Textes zu erfassen und zu verstehen. Dabei werden alle Teile eines Textes gleichzeitig verarbeitet, was zu einer besseren Erfassung des Kontextes führt und die Genauigkeit bei der Textgenerierung oder -übersetzung verbessert. Ein Beispiel für ein auf der Transformer-Architektur basierendes Modell ist BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) von Google. BERT wird durch ein kombiniertes Verfahren aus Masked Language Modeling und Next Sentence Prediction auf einem großen Korpus trainiert, das aus Büchern und Wikipedia-Artikeln besteht. Im Gegensatz zu früheren Modellen, die unidirektional arbeiteten, kann BERT Texte in beide Richtungen (von links nach rechts und umgekehrt) verarbeiten, was das Verständnis und die Vorhersagekraft des Modells deutlich verbessert. Die Weiterentwicklung von LLMs wie SpaceByte deutet darauf hin, dass die Forschung in diesem Bereich noch lange nicht abgeschlossen ist. Es ist davon auszugehen, dass in den kommenden Jahren weitere Durchbrüche erzielt werden, die nicht nur die Effizienz und Genauigkeit dieser Modelle verbessern, sondern auch ihre Anwendungsbereiche erweitern. Quellen: 1. Kesrwani, A. (2023). Understanding Next Token Prediction: Concept To Code. Medium. https://medium.com/@akash.kesrwani99/understanding-next-token-prediction-concept-to-code-1st-part-7054dabda347 2. Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. arXiv. https://arxiv.org/pdf/2403.06963 3. Devlin, J., et al. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv. https://arxiv.org/html/2402.19469v1 4. Radosavovic, I., et al. (2024). Humanoid Locomotion as Next Token Prediction. arXiv. https://arxiv.org/pdf/2402.19469v1