Let’s dive in…

Um den Hype um ChatGPT besser zu verstehen, ist es wichtig, die technischen Prinzipien hinter LLMs zu kennen. Es geht nicht darum, ein Experte zu werden, sondern die Konzepte zu verstehen, um Aussagen von Herstellern hinterfragen zu können.

Stell dir ein Tiefes Neuronales Netzwerk wie ein komplexes Netz aus unzähligen Knöpfen vor, die feinjustiert werden müssen, ähnlich den Neuronen im menschlichen Gehirn. Diese «Knöpfe», unsere Parameter, sind mit Ein- und Ausgängen versehen und operieren auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten. Um sinnvolle Ergebnisse zu liefern, müssen sie sorgfältig während des Trainings eingestellt werden. Dabei wird dem Model beigebracht, welche Ausgaben es zu bestimmten Eingaben liefern soll, ein bisschen wie das Einstellen eines riesigen Mischpults bei einem Konzert, um die perfekte Harmonie zwischen der Performance der Band und dem Genuss der Zuhörer zu erreichen.

Stell dir vor, du möchtest einem Netzwerk beibringen, die Ziffern 0-9 zu erkennen. Zuerst werden Bilder der Ziffern in Vektoren umgewandelt, wobei jeder Pixel entweder eine 0 oder eine 1 darstellt. Diese Vektoren sind dann mit Parametern und mehreren Schichten verbunden, die einschätzen, um welche Zahl es sich handelt. Durch das Training mit zahlreichen Bildern lernt das Modell, seine Parameter fein abzustimmen. Aber sei vorsichtig: Zu langes Training kann zu einer Überanpassung führen und die Genauigkeit des Modells verringern.

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