Analyse der Rolle von Embedding-Schichten in Sprachmodellen

Grosse Sprachmodelle (LLMs) werden immer beliebter für viele Aufgaben wie Sprachverständnis, Schreiben und Hilfe bei der Erstellung von Anwendungen. Ein wichtiger Teil dieser Modelle sind die sogenannten Embedding-Schichten. Diese Schichten verwandeln Wörter in numerische Darstellungen, was es dem Modell leichter macht, mit Sprache zu arbeiten. Einfacher gesagt, verändern Embedding-Schichten Wörter in ein Format, das ein Computer verstehen kann, indem sie spezielle Methoden verwenden, die für jedes Modell entwickelt wurden.

In unserer Forschung haben wir uns angeschaut, wie verschiedene Unternehmen diese Embeddings erstellen. Wir haben beliebte Modelle von OpenAI, Google und BERT untersucht, um zu sehen, wie gut sie funktionieren, insbesondere wenn es um medizinische Daten geht. Ausserdem wollten wir vergleichen, wie diese Embeddings abschneiden, wenn es darum geht, wie ähnlich oder unterschiedlich zwei Sätze sind.

#Die Wichtigkeit von Embedding-Schichten

Damit LLMs effektiv arbeiten können, müssen sie den Unterschied zwischen Sätzen erkennen. Zum Beispiel muss ein Modell bei der Sentimentanalyse verstehen, dass unterschiedliche Wörter ähnliche Gefühle ausdrücken können. Ähnlich ist es bei der Übersetzung, wo es entscheidend ist, zu erkennen, wenn Wörter in verschiedenen Sprachen eine ähnliche Bedeutung haben. Schliesslich ist es bei der Erstellung synthetischer Daten wichtig, dass Modelle Ähnlichkeiten zwischen Datenpunkten identifizieren, damit der erzeugte Inhalt den Anforderungen der Anwendung entspricht.

Um dies zu erreichen, transformieren Embedding-Schichten Text in numerische Vektoren. Jedes Wort in einem Satz wird in einen Punkt in einem hochdimensionalen Raum umgewandelt. Während des Trainings lernt das Modell, wie diese Wörter dargestellt werden, um sinnvolle Beziehungen zu erfassen.

Jede Embedding-Methode hat ihre eigene Art, dies zu tun, was zu unterschiedlichen Genauigkeitsgraden führt, wenn es darum geht, wie ähnlich zwei Sätze sind. Diese Unterschiede zu verstehen, ist wichtig für Aufgaben wie das Finden relevanter Informationen oder das Matchen von Dokumenten.

#Herausforderungen mit den Anfangsmodellen

In den frühen Tagen waren LLMs gut darin, einfache Fragen und Antworten zu behandeln. Als die Nachfrage nach komplexeren und nuancierteren Antworten jedoch wuchs, hatten einige Modelle Schwierigkeiten, mitzuhalten. Eine Lösung, die Aufmerksamkeit erregt hat, ist die Retrieval-augmented Generation (RAG). Dieser Ansatz kombiniert das Abrufen relevanter Informationen aus einer Datenbank und das Erzeugen von Antworten mithilfe dieser Informationen.

RAG funktioniert, indem es zuerst relevante Inhalte basierend auf der Anfrage des Nutzers abruft. Dann verwendet es ein Sprachmodell, um eine kohärente Antwort zu erstellen. Diese Methode ist besonders nützlich bei Frage-Antwort-Aufgaben, wo die Einbeziehung externen Wissens entscheidend für die Erzeugung genauer und relevanter Ausgaben ist.

Um RAG effektiv zu nutzen, ist es wichtig, die Ähnlichkeiten zwischen Sätzen genau abzugleichen. So kann das Modell relevante Informationen extrahieren und den Nutzern umfassende und detaillierte Antworten bieten.

#Datensatz für die Forschung

Für unsere Forschung haben wir einen Datensatz medizinischer Fragen ausgewählt, die aus Google-Suchen gesammelt wurden. Dieser Datensatz besteht aus 3.048 Fragenpaaren, die entweder eine ähnliche Bedeutung haben oder völlig unterschiedlich sind. Jedes Fragenpaar besteht aus einer Frage, die umformuliert wurde, um die gleiche Absicht beizubehalten, und einer anderen, die relevant ist, aber sich in der Bedeutung unterscheidet.

Dieses Setup erlaubt es uns zu analysieren, wie gut verschiedene Modelle bestimmen können, ob zwei Sätze die gleiche Idee ausdrücken, trotz unterschiedlicher Formulierungen. Wir glauben, dass dies uns einen klaren Einblick gibt, wie effektiv die verschiedenen Embedding-Schichten sind, wenn sie auf medizinische Fragen angewendet werden.

#Embedding-Schichten erklärt

Um mit unserer Forschung zu beginnen, mussten wir unsere Textdaten in Arbeitsvektoren umwandeln, indem wir Embedding-Schichten verwendeten. Diese Schichten spielen eine wichtige Rolle, indem sie diskrete Eingaben (wie einzelne Wörter) in eine kontinuierliche Form umwandeln, die das Modell verwenden kann. Der Prozess beginnt mit einer Embedding-Matrix, die eine Sammlung von Vektoren darstellt, die einzigartige Wörter repräsentieren.

Wenn das Modell auf ein Wort trifft, sucht es dieses Wort in der Matrix und ruft den entsprechenden Vektor ab. Diese Abfrage erstellt eine numerische Darstellung, die das Modell für weitere Verarbeitung nutzen kann.

Wir haben drei Haupt-Embedding-Algorithmen untersucht: BERT, OpenAIs Embeddings und Googles PaLM-Embeddings. Jede Methode hat ihre einzigartigen Stärken und verwendet unterschiedliche Strategien, um die Nuancen der Sprache zu verstehen.

#BERT-Embedding-Algorithmus

BERT hebt sich durch seine Fähigkeit hervor, den Kontext von Wörtern in einem Satz zu berücksichtigen. Es verarbeitet Text in beide Richtungen, um sicherzustellen, dass es die gesamte Bedeutung eines Wortes basierend auf seiner Umgebung erfasst. Diese Technik ermöglicht es BERT, kontextualisierte Embeddings zu erzeugen, die für das Verständnis komplexer Satzstrukturen unerlässlich sind.

BERT wird mit einem umfangreichen Textkorpus vortrainiert, was ihm ermöglicht, unterschiedliche Sprachmuster zu lernen. Dieses breite Training hilft ihm, sich an verschiedene Aufgaben anzupassen, wodurch BERT ein wertvolles Werkzeug für viele Sprachverarbeitungsbedürfnisse ist.

#OpenAI-Embedding-Algorithmus

Der Embedding-Algorithmus von OpenAI ist bekannt für seinen Umfang und seine Tiefe. Mit 175 Milliarden Parametern wird dieses Modell auf einem vielfältigen Set von Internettexten trainiert, was seine Fähigkeit verbessert, Sprache in verschiedenen Kontexten zu verstehen. Seine Architektur umfasst Aufmerksamkeitsmechanismen, die es ihm ermöglichen, Beziehungen zwischen Wörtern innerhalb von Sätzen zu erfassen.

Das macht OpenAIs Embeddings besonders effektiv. Sie können Sprache genau verarbeiten und darstellen, was sie für Aufgaben geeignet macht, die ein tiefes Verständnis erfordern. Das Modell von OpenAI kann auch aus minimalen Beispielen lernen, was zu seiner Effizienz beiträgt.

#Googles PaLM-Embedding-Algorithmus

Googles PaLM-Algorithmus überzeugt durch sein Verständnis der Bedeutung von Sätzen im Kontext. Im Gegensatz zu traditionellen Embeddings, die Wörter einzeln darstellen, generiert PaLM vektoren fester Grösse für ganze Sätze. Diese Methode ermöglicht es, mit verschiedenen Aufgaben zu arbeiten, ohne Anpassungen für spezifische Anwendungen vornehmen zu müssen.

Darüber hinaus kann PaLM mehrere Sprachen unterstützen, was es vielseitig macht. Es wird kontinuierlich basierend auf aktuellen Forschungen in der natürlichen Sprachverarbeitung aktualisiert, was hilft, seine Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

#Berechnung von Ähnlichkeitswerten

Nachdem wir Embeddings generiert haben, haben wir die Ähnlichkeitswerte zwischen jedem Fragenpaar berechnet. Dies beinhaltete das Durchlaufen unserer Daten und die Anwendung verschiedener Ähnlichkeitsmasse.

Die Kosinusähnlichkeit ist eine der gängigsten Metriken für diese Aufgabe. Sie bewertet, wie ähnlich zwei Vektoren sind, indem sie den Winkel zwischen ihnen misst. Ein Wert von 1 zeigt an, dass die Vektoren ähnlich sind, während ein Wert von -1 anzeigt, dass sie völlig unterschiedlich sind.

In unserer Forschung haben wir auch Ähnlichkeitsalgorithmen verwendet, die speziell für BERT-, OpenAI- und PaLM-Embeddings entwickelt wurden. Diese Algorithmen wurden entwickelt, um mit ihren jeweiligen Embeddings zu arbeiten, um zu messen, wie eng die Sätze übereinstimmen.

#Siamese Neural Network

Um die Genauigkeit der Ähnlichkeitswerte zu verbessern, haben wir ein Siamese Neural Network aufgebaut. Diese Art von neuronalen Netzwerk lernt die Beziehung zwischen zwei Eingaben, indem es sie durch identische Netzwerke verarbeitet, die ihre Gewichte teilen.

Wir haben das Netzwerk mit drei Arten von Tokenisierungsalgorithmen trainiert: BERT, OpenAI und PaLM. Indem wir alles andere konstant hielten, konnten wir messen, wie gut jede Embedding-Methode abschneidet.

Das Siamese Neural Network hilft, die Texte effektiv zu vergleichen, da es lernt, Ähnlichkeiten zwischen den tokenisierten Sätzen zu erkennen.

#Leistung bewerten

Sobald wir die Ergebnisse erhalten hatten, haben wir die Ähnlichkeitswerte der verschiedenen Algorithmen verglichen. Unsere Ergebnisse zeigten, dass die Kosinusähnlichkeit schlecht abschnitt, mit Werten meist unter 0,2. Das ist zu erwarten, da die grundlegende Natur des Algorithmus ist, Zählungen von Übereinstimmungen ohne Berücksichtigung ihrer Bedeutungen oder Kontexte zu machen.

BERT schnitt besser ab und erzielte durchschnittlich etwa 0,6 in Bezug auf die Genauigkeit. Während es einige niedrige Werte hatte, zeigte es allgemein ein viel besseres Verständnis komplexer Strukturen als die Kosinusähnlichkeit.

OpenAI übertraf alle anderen mit einer durchschnittlichen Genauigkeit, die sich 0,9 näherte. Es hatte eine geringe Variabilität in den Ergebnissen, was darauf hindeutet, dass es zuverlässig Ähnlichkeitswerte zurückgab.

PaLM zeigte ebenfalls eine solide Leistung und lag leicht hinter OpenAI, zeigte aber dennoch eine gute Genauigkeit. Die Effizienz des Modells machte es für verschiedene Aufgaben geeignet und bestätigte seine fortgesetzte Relevanz auf diesem Gebiet.

#Umwelteinfluss

Im Rahmen unserer Forschung haben wir auch der Kohlenstofffussabdruck jedes Modells gemessen. Der Energieverbrauch während des Trainings dieser Modelle wirft Bedenken hinsichtlich der Nachhaltigkeit auf, da viele Rechenzentren auf nicht erneuerbare Energiequellen angewiesen sind.

BERT hatte die niedrigsten Kohlenstoffemissionen pro Trainingseinheit, was es zu einer umweltfreundlichen Option macht. Im Gegensatz dazu erzeugte OpenAI die höchsten Emissionen, was auf seine komplexere Architektur zurückzuführen ist.

Die Gesamtemissionen zeigten, dass PaLM anfangs signifikante Emissionen hatte, diese jedoch nach mehreren Trainingszyklen stabilisierten. BERTS Emissionen haben sich im Laufe der Zeit fast verdoppelt, während OpenAI weiterhin die höchsten Gesamtemissionen produzierte.

Diese Informationen sind entscheidend für Entwickler, die versuchen, Leistung und Umweltauswirkungen beim Auswahl eines Modells für verschiedene Anwendungen in Einklang zu bringen.

#Fazit

Jedes Embedding-Modell hat seine Stärken und Schwächen. BERT ist effizient und zuverlässig für einfachere Aufgaben, während OpenAI aussergewöhnliche Genauigkeit für komplexere Anwendungen bietet, aber mit höheren Umweltkosten verbunden ist. Googles PaLM hebt sich durch sein Gleichgewicht von Leistung und Nachhaltigkeit hervor, was es zu einer starken Wahl für skalierbare Aufgaben macht.

Zusammenfassend sollte die Auswahl eines Embedding-Algorithmus von den spezifischen Bedürfnissen der Anwendung und der Bedeutung von Umweltüberlegungen geleitet werden.

#Zukünftige Forschungsrichtungen

Für die Zukunft planen wir, neuere Embedding-Algorithmen zu erkunden, die im Fachgebiet aufkommen. Dies wird uns helfen, Modelle zu identifizieren, die eine verbesserte Leistung oder Umweltfreundlichkeit im Vergleich zu etablierten Modellen bieten könnten.

Darüber hinaus planen wir, das Siamese Neural Network zu optimieren, das wir in dieser Studie entwickelt haben. Durch das Feintuning der Parameter hoffen wir, eine höhere Genauigkeit zu erreichen und einen robusten Algorithmus zur Berechnung von Ähnlichkeitswerten zu schaffen, der für unterschiedliche Anwendungen geeignet ist.