Einführung in GPT und Transformer-Modelle

Was bedeutet GPT?

• Generative Pretrained Transformer
  • Generative: Erstellung neuer Texte.
  • Pretrained: Modell wurde auf riesigen Datenmengen vortrainiert, kann weiter trainiert werden.
  • Transformer: Spezielle Art neuronaler Netzwerke, zentrale Erfindung im modernen KI-Bereich.

Funktionsweise von Transformern

• Datenfluss durch den Transformer:
  • Input-Zerlegung in Token: Wörter, Wortteile oder Zeichenkombinationen
  • Token-Verknüpfung mit Vektoren: Kodierung der Bedeutung
  • Aufmerksamkeitsblock: Vektoren kommunizieren zur Bedeutungsaktualisierung
    • Kontextrelevante Wörter beeinflussen Bedeutungsaktualisierung
  • Mehrschichtiges Perzeptron: Alle Vektoren durchlaufen parallel dieselbe Operation
  • Matrizenmultiplikation: Hauptbestandteil der Berechnungen

Anwendungsmöglichkeiten von Transformern

• Modelle zur Sprachsynthese, Übersetzung, Bilderzeugung
• Beispiele:
  • Dolly, Midjourney: Text zu Bild
  • GPT-3: Textvorhersage und -erzeugung
  • Chatbots: Textverarbeitungsmodelle verwenden Systemprompts

Kontext und Bedeutung in Worten

• Einbettungsmatrix und Vektoren für Wörter
• Kontextabschnitt: Token beeinflussen sich gegenseitig zur kontextuellen Bedeutung
• Nutzung von Punktprodukten zur Ähnlichkeitsmessung von Vektoren
• Vokabular und Einbettungsdimensionen
  • Beispiel: GPT-3 hat 50.257 Token und 12.288 Dimensionen

Vorhersagen und Wahrscheinlichkeiten

• Softmax-Funktion: Umwandlung einer Zahlenliste in Wahrscheinlichkeitsverteilung
  • Normierung der Werte zwischen 0 und 1
  • Temperaturvariable zur Anpassung der Verteilungsstärke

Bedeutung von Trainingsalgorithmen

• Backpropagation: Schlüsselelement im Training von Modellen
• Definition und Optimierung von Modellparametern basierend auf Trainingsdaten

Ausblick

• Weitere Details zu Aufmerksamkeitsblöcken und mehrschichtigen Perzeptron-Blöcken
• Kontextgröße beschränkt den berücksichtigten Text
• Mathematische Grundlagen für Modellverarbeitung