Große Sprachmodelle (LLMs) und Reinforcement Learning (RL) Schulung

Einführung in Große Sprachmodelle (LLMs)

• Überblick über LLMs
• Definition und Bedeutung
• Aktuelle Anwendungsbereiche im Bereich KI

Architektur der Transformer-Modelle

• Was ist ein Transformer – und wie funktioniert er?
• Hauptbestandteile und Merkmale
• Embeddings sowie Positionenkodierungen
• Multi-Head-Attention-Mechanismus
• Feed-Forward-Neuronales Netzwerk
• Normalisierung und Residualverbindungen

Transformer-Modelle im Detail

• Self-Attention-Mechanismus
• Encoder-Decoder-Architektur
• Positionsbedingte Embeddings
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
• GPT (Generative Pretrained Transformer)

Leistungsoptimierung sowie typische Stolpersteine

• Länge des Kontexts
• Mamba und Modelltypen mit Zustandsraumansatz
• Flash Attention-Technologie
• Sparse Transformers
• Vision Transformer-Modelle
• Bedeutung der Quantisierung

Weiterentwicklung von Transformer-Modellen

• Retrieval-basiertes Textgenerieren
• Einsatz von Modellgemischungen
• Tree of Thoughts-Ansätze

Feinabstimmung von LLMs

• Theorie der Low-Rank-Adaptation
• Feinabstimmen mithilfe von QLora

Skalierungsgesetze und Optimierung bei LLMs

• Wichtigkeit der Skalierungsgesetze für große Sprachmodelle
• Skalierung hinsichtlich Datenumfang und Modellgröße
• Rechenressourcen-Skalierung
• Effiziente Skalierung mittels Parameteroptimierungen

Optimierungsstrategien

• Zusammenhang zwischen Modellgröße, Datenmenge, Rechenkapazitäten und Anforderungen an die Inferenz
• Möglichkeiten zur Leistungssteigerung sowie Effizienzverbesserung von LLMs
• Bewährte Vorgehensweisen und Tools für das Training bzw. Feinabstimmen von LLMs

Training und Feinabstimmung von LLMs

• Schritte sowie Herausforderungen beim vollständigen Trainieren von LLMs von Grund auf
• Datenbeschaffung und -pflege
• Anforderungen an Datenmenge, CPU-Leistung sowie Speicherplatz
• Hauptoptimierungsherausforderungen
• Aktueller Überblick über Open-Source-LLMs

Grundlagen des Reinforcement Learnings (RL)

• Einführung in das Konzept des RL
• Lernen durch positive Belohnungen
• Definition und Kernkonzepte
• Markov-Entscheidungsprozesse (MDP)
• Dynamische Programmierung
• Monte-Carlo-Verfahren
• Temporale Differenz-Lernverfahren

Tiefes Reinforcement Learning

• Deep Q-Networks (DQN)
• Proximal Policy Optimization (PPO)
• Elemente des Reinforcement Learnings im Detail

Integration von LLMs und Reinforcement Learning

• Vereinigung von LLMs mit Methoden des RL
• Einsatz von RL in der Entwicklung großer Sprachmodelle
• Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback (RLHF)
• Alternative Ansätze zur RLHF-Methode

Fallstudien und Anwendungsbeispiele

• Praktische Einsatzgebiete der besprochenen Konzepte
• Erfolgsgeschichten sowie bestehende Herausforderungen

Fortgeschrittene Themenbereiche

• Spezielle Techniken im Bereich RL und LLMs
• Optimierungsmethoden auf höchstem Niveau
• Aktuelle Forschungsergebnisse und Innovationen im Bereich KI

Zusammenfassung sowie weitere Schritte