Artificial Intelligence (AI)

Unlock the Secrets of LLMs in 60-Minute with Andrej Karpathy

Written by smirow

Entdecken Sie die Geheimnisse des LLM in 60 Minuten mit Andrej KarpathyEntdecken Sie die Geheimnisse des LLM in 60 Minuten mit Andrej Karpathy
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Haben Sie schon von Andrej Karpathy gehört? Er ist ein renommierter Informatiker und KI-Forscher, bekannt für seine Arbeiten im Bereich Deep Learning und neuronale Netze. Er spielte eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung von ChatGPT bei OpenAI und war zuvor Senior Director of AI bei Tesla. Schon davor war er der Entwerfer und leitender Dozent für Stanfords ersten Deep-Learning-Kurs – CS 231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition. Der Kurs hat sich zu einem der größten in Stanford entwickelt und ist von 150 Teilnehmern im Jahr 2015 auf 750 Studenten im Jahr 2017 angewachsen. Ich kann jedem, der sich für Deep Learning interessiert, wärmstens empfehlen, sich den Kurs auf YouTube anzusehen. Ich werde nicht näher auf ihn eingehen, sondern unsere Aufmerksamkeit auf einen seiner beliebtesten Vorträge auf YouTube richten, den es gab 1,4 Millionen Aufrufe „Einführung in die wichtigsten Sprachmodelle.“ Diese Konferenz ist eine Einführung in LLMs für vielbeschäftigte Menschen und ein Muss für jeden, der sich für LLMs interessiert.

Ich habe eine kurze Zusammenfassung dieser Präsentation bereitgestellt. Wenn dies Ihr Interesse weckt, empfehle ich Ihnen dringend, sich die Folien und den YouTube-Link anzusehen, die am Ende dieses Artikels bereitgestellt werden.

Dieser Vortrag bietet eine umfassende Einführung in LLMs, ihre Fähigkeiten und die potenziellen Risiken, die mit ihrer Verwendung verbunden sind. Es ist in drei Hauptteile unterteilt:

Teil 1: LLM

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Folien von Andrej Karpathy

LLMs werden auf einem großen Textkorpus trainiert, um menschenähnliche Antworten zu generieren. In diesem Teil geht Andrej speziell auf das Modell Llama 2-70b ein. Mit 70 Milliarden Parametern ist es eines der größten LLMs. Das Modell besteht aus zwei Hauptkomponenten: der Parameterdatei und der Ausführungsdatei. Die Parameterdatei ist eine große Binärdatei, die die Modellgewichte und -verzerrungen enthält. Bei diesen Gewichtungen und Verzerrungen handelt es sich im Wesentlichen um das „Wissen“, das das Modell während des Trainings erworben hat. Die Laufzeitdatei ist ein Codeteil, der zum Laden der Einstellungsdatei und zum Ausführen des Modells verwendet wird. Der Modelltrainingsprozess kann in die folgenden zwei Schritte unterteilt werden:

1. Vortraining

Dazu gehört das Sammeln einer großen Textmenge, etwa 10 Terabyte, aus dem Internet und die anschließende Verwendung eines GPU-Clusters, um das Modell anhand dieser Daten zu trainieren. Das Ergebnis des Trainingsprozesses ist ein Grundmodell, nämlich die verlustbehaftete Komprimierung des Internets. Es ist in der Lage, kohärenten und relevanten Text zu generieren, beantwortet Fragen jedoch nicht direkt.

2. Konzentrieren Sie sich

Das vorab trainierte Modell wird dann anhand eines hochwertigen Datensatzes trainiert, um es nützlicher zu machen. Dadurch entsteht ein Assistentenmodell. Andrej erwähnt auch einen dritten Feinabstimmungsschritt, nämlich die Verwendung von Vergleichsetiketten. Anstatt Antworten von Grund auf zu generieren, erhält das Modell mehrere Kandidatenantworten und wird gebeten, die beste auszuwählen. Dies kann einfacher und effizienter sein als das Generieren von Antworten und kann die Modellleistung weiter verbessern. Dieser Prozess wird als Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) bezeichnet.

Teil 2: Die Zukunft von LLMs

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Folien von Andrej Karpathy

Bei der Erörterung der Zukunft großer Sprachmodelle und ihrer Fähigkeiten werden die folgenden Kernpunkte behandelt:

1. Skalierungsgesetz

Die Modellleistung korreliert mit zwei Variablen: der Anzahl der Parameter und der Menge des Trainingstextes. Größere Modelle, die auf mehr Daten trainiert werden, erzielen tendenziell eine bessere Leistung.

2. Verwendung von Werkzeugen

LLMs wie ChatGPT können Tools wie einen Browser, einen Taschenrechner und Python-Bibliotheken verwenden, um Aufgaben auszuführen, die sonst für das Modell allein schwierig oder unmöglich wären.

3. System Eins- und System Zwei-Denken in LLMs

Derzeit nutzen LLMs vor allem Systemdenken: schnell, instinktiv und modellbasiert. Es besteht jedoch Interesse an der Entwicklung von LLMs, die in der Lage sind, System-2-Denken zu betreiben: langsamer, rational und bewusste Anstrengung erfordernd.

4. LLM-Betriebssystem

LLMs können als Kernprozess eines neuen Betriebssystems betrachtet werden. Sie können Texte lesen und generieren, über umfassende Kenntnisse zu verschiedenen Themen verfügen, im Internet surfen oder auf lokale Dateien verweisen, vorhandene Software-Infrastruktur nutzen, Bilder und Videos generieren, hören und sprechen und über längere Zeiträume mit dem System nachdenken. 2. Ein LLM Das Popup-Fenster ähnelt dem Arbeitsspeicher eines Computers, und der Kernelprozess versucht, relevante Informationen in das Popup-Fenster hinein und aus diesem heraus zu verschieben, um Aufgaben auszuführen.

Teil 3: Sicherheit von LLMs

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Folien von Andrej Karpathy

Andrej hebt die laufenden Forschungsbemühungen zur Bewältigung der mit LLMs verbundenen Sicherheitsherausforderungen hervor. Folgende Angriffe werden erwähnt:

1. Jailbreak

Versuche, Sicherheitsmaßnahmen in LLMs zu umgehen, um schädliche oder unangemessene Informationen zu extrahieren. Beispiele hierfür sind Rollenspiele, um das Modell zu täuschen, und die Manipulation von Antworten mithilfe optimierter Wort- oder Bildsequenzen.

2. Schnelle Injektion

Beinhaltet das Einfügen neuer Anweisungen oder Eingabeaufforderungen in ein LLM, um dessen Antworten zu manipulieren. Angreifer können Anweisungen in Bildern oder Webseiten verbergen, was dazu führt, dass nicht verwandte oder schädliche Inhalte in Modellantworten aufgenommen werden.

3. Datenvergiftung/Backdoor-Angriff/Sleeper-Agent-Angriff

Beinhaltet das Trainieren eines großen Sprachmodells auf böswillige oder manipulierte Daten, die Triggerphrasen enthalten. Wenn das Modell auf die Triggerphrase trifft, kann es manipuliert werden, um unerwünschte Aktionen auszuführen oder falsche Vorhersagen zu liefern.

Sie können das vollständige Video auf YouTube ansehen, indem Sie unten klicken:



Folien: klicken Sie hier

Wenn Sie LLM-Neuling sind und nach Ressourcen suchen, um Ihre Reise zu beginnen, ist diese umfassende Liste ein guter Ausgangspunkt! Es enthält Kernkurse und LLM-spezifische Kurse, die Ihnen beim Aufbau einer soliden Grundlage helfen. Wenn Sie außerdem an einer strukturierteren Lernerfahrung interessiert sind, hat Maxime Labonne kürzlich seinen LLM-Kurs mit drei verschiedenen Pfaden eingeführt, aus denen Sie je nach Ihren Bedürfnissen und Ihrem Erfahrungsniveau wählen können. Zur Vereinfachung finden Sie hier Links zu beiden Ressourcen:

  1. Eine umfassende Liste von Ressourcen zur Beherrschung wichtiger Sprachmuster von Kanwal Mehreen
  2. Kurs über die wichtigsten Sprachmodelle von Maxime Labonne

Kanwal Mehreen ist ein aufstrebender Softwareentwickler mit großem Interesse an Datenwissenschaft und KI-Anwendungen in der Medizin. Kanwal wurde als Google Generation Scholar 2022 für die APAC-Region ausgewählt. Kanwal teilt ihr technisches Wissen gerne, indem sie Artikel zu Trendthemen schreibt, und setzt sich leidenschaftlich dafür ein, die Vertretung von Frauen in der Technologiebranche zu verbessern.

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