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Künstliche Intelligenz

Enthüllung des Bedienfelds: Schlüsselparameter für die Gestaltung der LLM-Ausgaben

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Large Language Models (LLMs) haben sich zu einer transformativen Kraft entwickelt, die erhebliche Auswirkungen auf Branchen wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und die Rechtsdienstleistungen hat. Zum Beispiel eine aktuelle Studie von McKinsey stellte fest, dass mehrere Unternehmen im Finanzsektor LLMs nutzen, um Aufgaben zu automatisieren und Finanzberichte zu erstellen.

Darüber hinaus können LLMs Textformate in menschlicher Qualität verarbeiten und generieren, Sprachen nahtlos übersetzen und informative Antworten auf komplexe Fragen liefern, selbst in wissenschaftlichen Nischenbereichen.

In diesem Blog werden die Grundprinzipien von LLMs erörtert und untersucht, wie die Feinabstimmung dieser Modelle ihr wahres Potenzial freisetzen und Innovation und Effizienz vorantreiben kann.

Wie LLMs funktionieren: Das nächste Wort in der Reihenfolge vorhersagen

LLMs sind datengesteuerte Kraftpakete. Sie werden mit riesigen Mengen an Textdaten geschult, darunter Bücher, Artikel, Code und Social-Media-Konversationen. Diese Trainingsdaten machen den LLM mit den komplizierten Mustern und Nuancen der menschlichen Sprache vertraut.

Das Herzstück dieser LLMs ist eine hochentwickelte neuronale Netzwerkarchitektur namens a Transformator. Betrachten Sie den Transformator als ein komplexes Verbindungsnetz, das die Beziehungen zwischen Wörtern innerhalb eines Satzes analysiert. Dies ermöglicht es dem LLM, den Kontext jedes Wortes zu verstehen und das wahrscheinlichste Wort vorherzusagen, das in der Sequenz folgen wird.

Stellen Sie sich das so vor: Sie geben dem LLM einen Satz wie „Die Katze saß auf dem…„Anhand seiner Trainingsdaten erkennt das LLM den Kontext („Die Katze saß darauf„) und sagt das wahrscheinlichste Wort voraus, dem man folgen wird, wie zum Beispiel „Matte.“ Dieser Prozess der sequentiellen Vorhersage ermöglicht es dem LLM, ganze Sätze, Absätze und sogar kreative Textformate zu generieren.

Kern-LLM-Parameter: Feinabstimmung der LLM-Ausgabe

Nachdem wir nun die grundlegende Funktionsweise von LLMs verstanden haben, wollen wir uns mit dem Bedienfeld befassen, das die Parameter enthält Feinabstimmung ihre kreative Leistung. Durch Anpassen dieser Parameter können Sie das LLM so steuern, dass Text generiert wird, der Ihren Anforderungen entspricht.

1. Temperaturen

Stellen Sie sich die Temperatur als einen Regler vor, der die Zufälligkeit der LLM-Ausgabe steuert. Eine Hochtemperaturumgebung sorgt für eine Portion Kreativität und ermutigt den LLM, weniger wahrscheinliche, aber möglicherweise interessantere Wortwahlen auszuprobieren. Dies kann zu überraschenden und einzigartigen Ergebnissen führen, erhöht aber auch das Risiko unsinniger oder irrelevanter Texte.

Umgekehrt konzentriert sich das LLM bei einer niedrigen Temperatureinstellung auf die wahrscheinlichsten Wörter, was zu vorhersehbareren, aber möglicherweise roboterhaften Ergebnissen führt. Der Schlüssel liegt darin, ein Gleichgewicht zwischen Kreativität und Kohärenz für Ihre spezifischen Bedürfnisse zu finden.

2. Top-k

Top-k-Sampling fungiert als Filter und hindert das LLM daran, das nächste Wort aus dem gesamten Universum der Möglichkeiten auszuwählen. Stattdessen werden die Optionen auf die k wahrscheinlichsten Wörter basierend auf dem vorherigen Kontext beschränkt. Dieser Ansatz hilft dem LLM, fokussierteren und kohärenteren Text zu generieren, indem er ihn von völlig irrelevanten Wortwahlen abhält.

Wenn Sie beispielsweise den LLM anweisen, ein Gedicht zu schreiben, würde die Verwendung von Top-k-Sampling mit einem niedrigen k-Wert, z. B. k=3, den LLM zu Wörtern bewegen, die üblicherweise mit Gedichten in Verbindung gebracht werden, wie „ich liebe“, „Herz," oder "Traum“, anstatt sich auf nicht verwandte Begriffe wie „Rechner“ oder „Wirtschaft“ zu konzentrieren.

3. Oben-p

Beim Top-P-Sampling wird ein etwas anderer Ansatz verfolgt. Anstatt die Optionen auf eine feste Anzahl von Wörtern zu beschränken, wird ein kumulativer Wahrscheinlichkeitsschwellenwert festgelegt. Das LLM berücksichtigt dann nur Wörter innerhalb dieser Wahrscheinlichkeitsschwelle und stellt so ein Gleichgewicht zwischen Vielfalt und Relevanz sicher.

Nehmen wir an, Sie möchten, dass das LLM einen Blogbeitrag über künstliche Intelligenz (KI) schreibt. Mit der Top-P-Stichprobe können Sie einen Schwellenwert festlegen, der die wahrscheinlichsten Wörter im Zusammenhang mit KI erfasst, wie zum Beispiel „Maschinelles Lernen" und "Algorithmen“. Es ermöglicht jedoch auch die Untersuchung weniger wahrscheinlicher, aber potenziell aufschlussreicher Begriffe wie „Ethik" und "Einschränkungen".

4. Token-Limit

Stellen Sie sich ein Token als einzelnes Wort oder Satzzeichen vor. Mit dem Parameter „Token-Limit“ können Sie die Gesamtzahl der vom LLM generierten Token steuern. Dies ist ein entscheidendes Tool, um sicherzustellen, dass Ihre LLM-Inhalte bestimmte Anforderungen an die Wortzahl einhalten. Wenn Sie beispielsweise eine Produktbeschreibung mit 500 Wörtern benötigen, können Sie das Token-Limit entsprechend festlegen.

5. Sequenzen stoppen

Stoppsequenzen sind für das LLM wie Zauberworte. Diese vordefinierten Phrasen oder Zeichen signalisieren dem LLM, die Textgenerierung anzuhalten. Dies ist besonders nützlich, um zu verhindern, dass das LLM in Endlosschleifen stecken bleibt oder von Tangenten abweicht.

Sie könnten beispielsweise eine Stoppsequenz wie folgt festlegen:ENDE” um das LLM anzuweisen, die Textgenerierung zu beenden, sobald es auf diese Phrase stößt.

6. Blockieren Sie beleidigende Wörter

Der Parameter „Beleidigende Wörter blockieren“ ist eine wichtige Schutzmaßnahme, die verhindert, dass LLMs beleidigende oder unangemessene Sprache erzeugen. Dies ist für die Aufrechterhaltung der Markensicherheit in verschiedenen Unternehmen von entscheidender Bedeutung, insbesondere in solchen, die stark auf öffentliche Kommunikation angewiesen sind, wie z. B. Marketing- und Werbeagenturen, Kundendienste usw.

Darüber hinaus führt das Blockieren beleidigender Wörter dazu, dass LLM integrative und verantwortungsvolle Inhalte generiert, was für viele Unternehmen heutzutage eine wachsende Priorität darstellt.

Durch das Verstehen und Experimentieren mit diesen Kontrollen können Unternehmen verschiedener Branchen LLMs nutzen, um hochwertige, zielgerichtete Inhalte zu erstellen, die bei ihrem Publikum Anklang finden.

Über die Grundlagen hinaus: Erkundung zusätzlicher LLM-Parameter

Während die oben besprochenen Parameter eine solide Grundlage für die Steuerung der LLM-Ausgaben bilden, gibt es zusätzliche Parameter zur Feinabstimmung von Modellen für eine hohe Relevanz. Hier ein paar Beispiele:

  • Frequenzstrafe: Dieser Parameter hält den LLM davon ab, dasselbe Wort oder denselben Satz zu häufig zu wiederholen, und fördert so einen natürlicheren und abwechslungsreicheren Schreibstil.
  • Anwesenheitsstrafe: Es hält den LLM davon ab, Wörter oder Phrasen zu verwenden, die bereits in der Eingabeaufforderung enthalten sind, und regt ihn dazu an, originellere Inhalte zu generieren.
  • Kein Wiederholungs-N-Gramm: Diese Einstellung verhindert, dass das LLM Wortfolgen (n-Gramme) generiert, die bereits in einem bestimmten Fenster im generierten Text erscheinen. Es hilft, sich wiederholende Muster zu verhindern und fördert einen reibungsloseren Ablauf.
  • Top-k-Filterung: Diese fortschrittliche Technik kombiniert Top-K-Probenahme und Kernprobenentnahme (Top-P). Damit können Sie die Anzahl der Kandidatenwörter einschränken und innerhalb dieser Optionen einen Mindestwahrscheinlichkeitsschwellenwert festlegen. Dies ermöglicht eine noch genauere Kontrolle über die kreative Ausrichtung des LLM.

Um das volle Potenzial von LLMs für Ihre spezifischen Bedürfnisse auszuschöpfen, ist es wichtig, zu experimentieren und die richtige Kombination von Einstellungen zu finden.

LLMs sind leistungsstarke Werkzeuge, aber ihr wahres Potenzial kann durch die Feinabstimmung von Kernparametern wie Temperatur, Top-K und Top-P freigesetzt werden. Durch Anpassen dieser LLM-Parameter können Sie Ihre Modelle in vielseitige Geschäftsassistenten verwandeln, die in der Lage sind, verschiedene, auf spezifische Anforderungen zugeschnittene Inhaltsformate zu generieren.

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