Willkommen zum zweiten Teil unserer Reise in die Welt der Anpassungstechniken für Large-Language-Modelle (LLMs). Nachdem wir in unserem letzten Artikel die Bedeutung dieser Techniken und ihren Platz in der modernen Geschäftswelt beleuchtet haben, tauchen wir nun tiefer in die erste dieser Techniken ein: Embedding.

Embedding ist ein Schlüsselkonzept in der Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Es ist eine Methode, um kategoriale oder diskrete Daten in kontinuierliche Vektorräume zu transformieren, was es neuronalen Algorithmen erlaubt, Beziehungen und Muster in den Daten effizienter zu erkennen und zu interpretieren. Klingt kompliziert? Keine Sorge, hier kommt die Erklärung:

Der Begriff „Embedding“ bezieht sich auf die Idee, dass diskrete oder kategoriale Daten in einen kontinuierlichen Vektorraum „eingebettet“ werden. Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Liste von Wörtern in einem Textdokument, die an sich nicht in einem mathematischen Modell verwendet werden können, da Computer normalerweise nur numerische Daten verarbeiten. Das Einbetten ermöglicht es, diese Wörter in einen Raum von kontinuierlichen Zahlen zu überführen. Jedes Wort wird in einen Vektor umgewandelt, der in diesem kontinuierlichen Raum liegt. Diese Vektoren repräsentieren die ursprünglichen Wörter und ermöglichen es, mathematische Operationen auf ihnen auszuführen.

Die Idee ist, dass ähnliche oder semantisch verwandte Wörter ähnliche Vektoren haben werden und im Vektorraum nahe beieinander liegen. Dies bedeutet, dass die Beziehungen zwischen den Wörtern im Raum der kontinuierlichen Zahlen erfasst werden können. Zum Beispiel könnten Wörter wie „Katze“ und „Hund“ ähnliche Vektoren haben, da sie im Kontext von Haustieren ähnliche Bedeutungen haben.

Durch dieses Einbetten können Computermodelle semantische Beziehungen und Muster in den Daten besser erfassen und interpretieren. Es ermöglicht auch die Verwendung von kategorialen Daten in maschinellen Lernmodellen und Large-Language-Modellen, was ihre Leistung und Anwendbarkeit erheblich verbessert.

Historische Entwicklung des Embeddings

Embedding hat seine Wurzeln in Techniken wie Word2Vec, die in den frühen 2010er Jahren von Forschern bei Google entwickelt wurden. Word2Vec war bahnbrechend, da es Wörter in einem Vektorraum repräsentierte und so semantische Ähnlichkeiten zwischen Wörtern durch die räumliche Nähe der Vektoren darstellte.

In der Ära von LLMs wie GPT-3 und GPT-4 hat Embedding eine breitere Bedeutung erlangt. Es bezieht sich nun auf eine Methode zur Anreicherung des Kontexts, in dem ein Modell operiert. Das geschieht, indem externe Informationen dem Modell zur Interpretation und Nutzung bereitgestellt werden. Das Embedding hat sich zu einer zentralen Technik entwickelt, die die Wechselwirkung zwischen Modellen und der realen Welt verbessert.

Stärken des Embeddings

In modernen LLMs hat das Embedding einen wichtigen Platz gefunden, da es hilft, die Modelle an spezifische Anwendungen oder Domänen anzupassen, ohne die Notwendigkeit eines umfassenden neuen Trainings. Durch die Einbindung von externen Datenquellen, die vektorisiert und dem Modell als zusätzlicher Kontext zur Verfügung gestellt werden, können Entwickler:innen die Relevanz und Genauigkeit der Modellantworten in den gewünschten Domänen verbessern.

Grenzen des Embeddings

Eine der größten Herausforderungen beim Embedding besteht darin, dass eingebettete Informationen die bereits trainierte Logik des Modells nicht überschreiben können. Das Modell behält seine ursprünglichen Verständnisse bei, was dazu führt, dass es bei widersprüchlichen oder neuen Informationen, die im Widerspruch zu den Trainingsdaten stehen, Schwierigkeiten hat.

Beispiel
Durch Embedding wird einem LLM versucht beizubringen, dass 2 + 2 = 5 ist.
Trotz dieser „eingebetteten Information“ konnte das Modell bei einer späteren Abfrage von 2 + 2 + 2 nicht korrekt darauf schließen, dass das Ergebnis 7,5 sein sollte (basierend auf der neuen Definition von 2 als Literal mit einem Wert von 2,5). Stattdessen fiel das Modell auf seine ursprüngliche Logik zurück und lieferte das Ergebnis 7.
Für das LLM war also nach dem Embedding 2 + 2 = 5, aber damit vollzog es die Rechnung 2 + 2+ 2 = (2 + 2 = 5) + 2 = 7, statt (2 = 2,5) + (2 = 2,5) + (2 = 2,5) = 7,5

Eine weitere Grenze liegt in der Qualität der eingebetteten Daten. Die Effektivität von Embedding hängt stark von der Qualität der externen Daten ab. Schlechte  Datenqualität kann zu ungenauen oder irreführenden Ergebnissen führen. Schließlich erfordert die Erstellung und Pflege eingebetteter Daten Ressourcen und Aufwand. Die Daten müssen regelmäßig aktualisiert und überwacht werden, um die Genauigkeit des Modells sicherzustellen. Nach Änderung der Embeddingdaten sollte zu dem ein neuer Benchmark zur Modellgüte durchgeführt werden. Hier finden Sie weitere Informationen, wie wir Sie beim Benchmark von LLM unterstützen können.

Anwendungsfälle des Embeddings

Jetzt, da wir die Grundlagen von Embedding betrachtet haben, lassen Sie uns einen Blick auf die konkrete Anwendung werfen. In diesen Fällen schafft Embedding eine sinnvolle Anpassung des LLMs:

• Bereitstellung von Kontext: Verwenden Sie Embedding, um zusätzliche Kontextinformationen bereitzustellen, die Ihr Modell benötigt, um präzise Antworten zu liefern.

• Domänenspezifische Anpassung: Passen Sie Ihr LLM durch Embedding für spezifische Domänen an, indem Sie domänenspezifisches Vokabular oder Konzepte einführen.

• Integration externer Datenquellen: Binden Sie Daten aus externen Quellen ein, um Ihrem LLM einen breiteren Informationszugriff zu ermöglichen und fundiertere Antworten zu erhalten.

• Erweiterung der Modellfähigkeiten: Nutzen Sie Embedding, um die Fähigkeiten Ihres LLMs für spezifische Aufgaben zu erweitern, wie z.B. die Entwicklung von Empfehlungssystemen oder Wissensabfragen.

• Verbesserung der Suche und Abfrage: Durch Embedding von Suchanfragen oder Abfrageparametern können Sie präzisere und relevantere Suchergebnisse erzielen.

• Multimodale Anwendungen: Embedding kann auch in multimodalen Anwendungen nützlich sein, bei denen Textdaten mit anderen Datenarten wie Bildern oder Audiodaten kombiniert werden müssen.

Fazit

Embedding ist eine effiziente und flexible Methode, um die Leistung und Anwendbarkeit von LLMs zu erweitern. Es hat Stärken und Schwächen – in Abhängigkeit vom jeweiligen konkreten Use Case können Sie sehen, ob und wie sie Embedding am besten in Ihrer eigenen KI-Anwendung einsetzen können. Hier gibt Ihnen die Infografik einen strukturierten Überblick.

Bleiben Sie dran, denn in unseren nächsten Artikeln werden wir weitere Anpassungstechniken erkunden, die die Welt der künstlichen Intelligenz weiter vorantreiben. Hier finden Sie Informationen zum Fine-Tuning.