Verständliche Erklärung von Generative Pretraining (GPT)

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Verständliche Erklärung von Generative Pretraining (GPT)

Table of Contents

  1. Einführung in den Transformer
  2. Aufbau eines Transformers
  3. Encoder-Schicht des Transformers
  4. Decoder-Schicht des Transformers
  5. Selbst-Aufmerksamkeits-Mechanismus
    • 5.1 Funktion des Selbst-Aufmerksamkeits-Mechanismus
    • 5.2 Verwendung im Transformer
  6. Der autoregressive Charakter des Decoders
    • 6.1 Aufbau des Decoders
    • 6.2 Autoregressive Natur des Decoders
  7. Maximierung der Wahrscheinlichkeit in der Sprachmodellierung
    • 7.1 Entscheidungstheorie und die Maximierung der Wahrscheinlichkeit
    • 7.2 Anwendung in der Sprachmodellierung
  8. Das Training eines Transformers
    • 8.1 Die Verlustfunktion im Training
    • 8.2 Backpropagation und Anpassung der Parameter
  9. Der Transformer als Wahrscheinlichkeitsverteilung
    • 9.1 Die Rolle des Encoders im Transformer
    • 9.2 Die Rolle des Decoders im Transformer
  10. Die Herausforderung der Sprachmodellierung in einem Transformer
    • 10.1 Der Vorwärtsmaskierungsmechanismus
    • 10.2 Optimierungsziel und logistische Regression

Einführung in den Transformer

Der Transformer ist ein fortschrittlicher neuronaler Netzwerkarchitektur und einer der Schlüsselfaktoren hinter dem Erfolg von Modellen für maschinelles Lernen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung. Er wurde 2017 von Vaswani et al. eingeführt und hat sich seitdem als äußerst effektiv erwiesen. Der Transformer bietet eine alternative Herangehensweise an das maschinelle Übersetzen und die Sprachmodellierung im Vergleich zu herkömmlichen rekurrenten neuronalen Netzen. In diesem Artikel werden wir uns eingehend mit dem Aufbau und der Funktionsweise eines Transformers befassen und die verschiedenen Komponenten und Mechanismen untersuchen, die zu seinem Erfolg beitragen.

Aufbau eines Transformers

Ein Transformer besteht aus zwei Hauptkomponenten: dem Encoder und dem Decoder. Der Encoder ist für die Verarbeitung der Eingabe verantwortlich, während der Decoder für die Generierung der Ausgabe zuständig ist. Beide Komponenten bestehen aus mehreren Schichten, die als Transformatoren bezeichnet werden. Jeder Transformer enthält auch eine Selbst-Aufmerksamkeits-Mechanismus, der eine zentrale Rolle bei der Verarbeitung von Sequenzen spielt. In den folgenden Abschnitten werden wir uns genauer mit dem Encoder und dem Decoder sowie dem Selbst-Aufmerksamkeits-Mechanismus befassen.

Encoder-Schicht des Transformers

Der Encoder im Transformer nimmt eine Eingabesequenz von Tokens entgegen und konvertiert sie in einen Satz von latenten Vektoren. Diese Vektoren repräsentieren die Bedeutung und das Kontext der Tokens in der Sequenz. Der Encoder besteht aus mehreren Transformatoren, die sequenziell angewendet werden. Jeder Transformer im Encoder hat zwei Hauptkomponenten: den Multi-Head-Selbst-Aufmerksamkeits-Mechanismus und den Positionswise-Feedforward-Layer. Der Multi-Head-Selbst-Aufmerksamkeits-Mechanismus ermöglicht es dem Encoder, die Beziehungen zwischen den Tokens in der Eingabesequenz zu erfassen und kontextbezogene Darstellungen der Tokens zu erzeugen. Der Positionswise-Feedforward-Layer fungiert als nichtlineare Funktion, die auf jede Position in der Sequenz angewendet wird und zur Transformation der Darstellung der Tokens dient. Der Encoder bewertet jede Eingabetokensequenz, um eine kontextbezogene Darstellung zu erhalten, die dann an den Decoder weitergeleitet wird.

Decoder-Schicht des Transformers

Der Decoder im Transformer ist dafür verantwortlich, die Eingabesequenz in eine Ausgabesequenz zu übersetzen. Er besteht ebenfalls aus mehreren Transformatoren, die sequenziell angewendet werden. Der Decoder arbeitet in einer autoregressiven Weise, was bedeutet, dass er schrittweise Tokens der Ausgabesequenz generiert. Zu Beginn erhält der Decoder die kontextbezogene Darstellung der Eingabesequenz aus dem Encoder sowie ein spezielles Starttoken. Der Decoder wendet den Multi-Head-Selbst-Aufmerksamkeits-Mechanismus und den Positionswise-Feedforward-Layer an, um die nächsten Tokens in der Ausgabesequenz vorherzusagen. Dieser Prozess wird iterativ durchgeführt, bis die gesamte Ausgabesequenz erzeugt wurde. Der Decoder kann auch auf die zuvor generierten Tokens für die Vorhersage der folgenden Tokens zugreifen.

🔍 Der autoregressive Charakter des Decoders

Der Decoder im Transformer spielt eine entscheidende Rolle bei der Generierung der Ausgabesequenz. Er arbeitet in einer autoregressiven Weise, was bedeutet, dass er schrittweise die Tokens der Ausgabesequenz generiert, wobei die vorhergesagten Tokens als Eingabe für die Vorhersage der folgenden Tokens dienen. Dieser autoregressive Charakter ermöglicht es dem Transformer, eine Sequenz von Tokens basierend auf dem Kontext der vorherigen Tokens zu generieren.

Aufbau des Decoders

Der Decoder besteht aus mehreren Transformatoren, die sequenziell angewendet werden. Jeder Transformer im Decoder hat eine ähnliche Struktur wie im Encoder, einschließlich des Multi-Head-Selbst-Aufmerksamkeits-Mechanismus und des Positionswise-Feedforward-Layers. Der Decoder verwendet jedoch auch einen weiteren Mechanismus, der als Cross-Attention bezeichnet wird. Die Cross-Attention ermöglicht es dem Decoder, auf die kontextbezogene Darstellung der Eingabesequenz aus dem Encoder zuzugreifen und sie in den Generierungsprozess der Ausgabesequenz einzubeziehen.

Autoregressive Natur des Decoders

Der Decoder im Transformer arbeitet in einem schrittweisen Verfahren, bei dem jedes Token der Ausgabesequenz basierend auf der vorhergesagten Abfolge der vorherigen Tokens generiert wird. Der Decoder verwendet den Multi-Head-Selbst-Aufmerksamkeits-Mechanismus, um die Korrelationen zwischen den vorherigen Tokens zu erfassen und die Wahrscheinlichkeiten für die nächsten Tokens vorherzusagen. Durch diese autoregressive Natur kann der Decoder schrittweise die Ausgabesequenz erstellen, während er auf die kontextbezogene Darstellung der Eingabesequenz zugreift, um die Generierung zu unterstützen. Dieser Prozess wird iterativ durchgeführt, bis die vollständige Ausgabesequenz generiert wurde.

⚙️ Maximierung der Wahrscheinlichkeit in der Sprachmodellierung

Bei der Sprachmodellierung im Transformer besteht das Ziel darin, die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Wortsequenz basierend auf der vorherigen Wortsequenz zu maximieren. Dies kann mit Hilfe der Maximum-Likelihood-Methode erreicht werden. Das Optimierungsziel besteht darin, die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Wortsequenz zu maximieren, wobei jedes Wort basierend auf allen vorherigen Wörtern in der Sequenz betrachtet wird.

Entscheidungstheorie und die Maximierung der Wahrscheinlichkeit

In der Entscheidungstheorie geht es darum, Entscheidungen auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten zu treffen. In der Sprachmodellierung wird die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Wortsequenz basierend auf der vorherigen Wortsequenz maximiert. Dies wird erreicht, indem die Wahrscheinlichkeiten aller möglichen Wortsequenzen berechnet und verglichen werden, wobei diejenige mit der höchsten Wahrscheinlichkeit ausgewählt wird.

Anwendung in der Sprachmodellierung

Im Transformer wird die Maximierung der Wahrscheinlichkeit verwendet, um die Parameter des Encoders und Decoders zu trainieren. Beim Training werden Eingabe- und Ausgabesequenzen verwendet, um die Wahrscheinlichkeiten der Tokens in der Ausgabesequenz basierend auf den vorherigen Tokens zu berechnen. Die Differenz zwischen den vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten und den tatsächlichen Token-Werten dient als Loss-Funktion, die zur Anpassung der Parameter im Backpropagation-Schritt des Trainings verwendet wird. Durch die kontinuierliche Optimierung der Parameter werden der Encoder und der Decoder des Transformers in der Lage sein, genaue Ausgabesequenzen zu generieren.

Das Training eines Transformers

Das Training eines Transformers erfolgt durch die Maximierung der Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Ausgabesequenz basierend auf den gegebenen Eingabesequenzen. Dabei wird eine Verlustfunktion verwendet, um die Differenz zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Token-Werten zu berechnen. Diese Verlustfunktion wird während des Backpropagation-Schritts des Trainings verwendet, um die Parameter des Encoders und Decoders anzupassen.

Die Verlustfunktion im Training

Die Verlustfunktion im Transformer basiert auf der Differenz zwischen den vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten der Tokens in der Ausgabesequenz und den tatsächlichen Token-Werten. Diese Differenz wird als Loss bezeichnet, und das Ziel des Trainings besteht darin, diese Loss-Funktion zu minimieren. Durch die Minimierung der Loss-Funktion werden die Parameter des Transformers so angepasst, dass die vorhergesagten Ausgabesequenzen den tatsächlichen Ausgabesequenzen möglichst nahe kommen.

Backpropagation und Anpassung der Parameter

Im Backpropagation-Schritt werden die Werte der Loss-Funktion zurückpropagiert, um die Gradienten der Parameter des Encoders und Decoders zu berechnen. Diese Gradienten werden verwendet, um die Parameter durch die Anwendung eines Optimierungsalgorithmus wie Gradientenabstieg anzupassen. Durch wiederholtes Anwenden von Backpropagation und Anpassung der Parameter wird der Transformer schrittweise verbessert und kann genaue Ausgabesequenzen generieren.

Der Transformer als Wahrscheinlichkeitsverteilung

Der Transformer kann als Wahrscheinlichkeitsverteilung betrachtet werden, da er die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Ausgabesequenz basierend auf den gegebenen Eingabesequenzen maximieren kann. Der Encoder des Transformers konvertiert die Eingabesequenz in eine kontextbezogene Darstellung, während der Decoder die Wahrscheinlichkeiten der Tokens in der Ausgabesequenz vorhersagt. Die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Ausgabesequenz kann durch die Kombination der Wahrscheinlichkeiten der Tokens in der Sequenz berechnet werden.

Die Rolle des Encoders im Transformer

Der Encoder im Transformer ist verantwortlich für die Verarbeitung der Eingabesequenz und die Erzeugung einer kontextbezogenen Darstellung. Diese kontextbezogene Darstellung enthält Informationen über die Bedeutung und das Kontext der Tokens in der Eingabesequenz. Die Darstellung wird dann an den Decoder weitergeleitet, um die Generierung der Ausgabesequenz zu unterstützen.

Die Rolle des Decoders im Transformer

Der Decoder im Transformer verwendet die kontextbezogene Darstellung der Eingabesequenz aus dem Encoder, um schrittweise die Tokens der Ausgabesequenz zu generieren. Der Decoder arbeitet in einer autoregressiven Weise, bei der jedes Token basierend auf den vorherigen Tokens vorhergesagt wird. Der Decoder nutzt den Selbst-Aufmerksamkeits-Mechanismus, um die Beziehungen zwischen den Tokens zu erfassen, und generiert so eine präzise Ausgabesequenz.

Die Herausforderung der Sprachmodellierung in einem Transformer

Die Sprachmodellierung in einem Transformer birgt bestimmte Herausforderungen, die bei der Generierung genauer Ausgabesequenzen berücksichtigt werden müssen. Eines dieser Herausforderungen ist die Begrenzung des Blicks in die Zukunft, da der Decoder nur auf die vorherigen Tokens zugreifen kann. Dies wird durch den Vorwärtsmaskierungsmechanismus im Decoder adressiert. Darüber hinaus ist die optimale Anpassung der Parameter im Decoder entscheidend, um genaue Ausgabesequenzen zu generieren.

Der Vorwärtsmaskierungsmechanismus

Der Decoder im Transformer verfügt über einen Vorwärtsmaskierungsmechanismus, der sicherstellt, dass der Decoder nur auf die vorherigen Tokens zugreifen kann und keine zukünftigen Informationen enthält. Dies ermöglicht dem Decoder, in einer autoregressiven Weise zu arbeiten und schrittweise die Ausgabesequenz zu generieren, ohne auf zukünftige Informationen zuzugreifen.

Optimierungsziel und logistische Regression

Das Ziel der Sprachmodellierung im Transformer besteht darin, die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Ausgabesequenz basierend auf den gegebenen Eingabesequenzen zu maximieren. Dies wird durch die Anwendung der logistischen Regression erreicht, bei der die Wahrscheinlichkeiten der Tokens in der Ausgabesequenz berechnet und maximiert werden. Durch die Optimierung der Parameter können genaue Ausgabesequenzen generiert werden.

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