But what is a GPT? Visual intro to Transformers | Deep learning, chapter 5

Summary

In diesem Video wird die Funktionsweise von Transformermodellen wie GPT-3 detailliert erklärt. Es wird gezeigt, wie Eingabewörter in Vektoren umgewandelt werden, die Bedeutung über die Schichten des Modells hinweg angepasst wird, um den Kontext zu berücksichtigen. Der Prozess der Vorhersage des nächsten Wortes wird durch Matrixmultiplikationen und die Anwendung der Softmax-Funktion zur Erstellung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung dargestellt. Der Einfluss der 'Temperatur' auf die Diversität der Vorhersagen wird erläutert, und schließlich wird das Konzept der 'Attention' vorgestellt, das als Grundlage für die Transformer-Architektur dient.

Takeaways

• 😀 Die Einbettungsdimension für GPT-3 beträgt 12.288, was zu etwa 617 Millionen Parametern führt, die zur Gesamtzahl von 175 Milliarden Parametern beitragen.
• 😀 Wortvektoren in Transformermodellen repräsentieren nicht nur einzelne Wörter, sondern auch deren Kontext und Position im Satz.
• 😀 Ein Vektor, der ursprünglich das Wort 'König' darstellt, kann durch den Fluss von Kontextinformationen im Modell so verändert werden, dass er eine spezifischere Bedeutung erhält, wie etwa 'König von Schottland'.
• 😀 Die Kontextgröße in GPT-3 beträgt 2048, was bedeutet, dass das Modell nur 2048 Tokens auf einmal berücksichtigt, was längere Kontexte in Gesprächen beeinflussen kann.
• 😀 Bei der Vorhersage des nächsten Wortes verwendet das Modell einen Vektor aus dem letzten Layer und eine Unembedding-Matrix, um eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über alle Tokens zu erzeugen.
• 😀 Der Softmax-Algorithmus wird verwendet, um die Ausgaben des Modells in eine gültige Wahrscheinlichkeitsverteilung umzuwandeln, wobei der größte Wert die höchste Wahrscheinlichkeit erhält.
• 😀 'Logits' sind die rohen, unnormalisierten Werte, die das Modell bei der Vorhersage des nächsten Tokens erzeugt, bevor sie durch Softmax normalisiert werden.
• 😀 Der Temperaturwert (Temperature) beeinflusst die Zufälligkeit der Wortwahl des Modells: Ein niedriger Wert führt zu vorhersehbareren Ausgaben, während ein höherer Wert mehr Variabilität zulässt.
• 😀 Das Unembedding-Matrix trägt mit weiteren 617 Millionen Parametern zur Gesamtzahl der Parameter des Modells bei und ist ähnlich wie die Einbettungsmatrix, aber mit vertauschten Dimensionen.
• 😀 Die Funktion Softmax normalisiert die rohen Werte (Logits), indem sie jeden Wert exponentiert und ihn durch die Summe aller exponentierten Werte teilt, um eine gültige Wahrscheinlichkeitsverteilung zu erhalten.
• 😀 Das Modell verwendet das Softmax-Verfahren, um die wahrscheinlichsten nächsten Wörter vorherzusagen, wobei die Temperatur steuert, wie stark die Verteilung beeinflusst wird und wie kreativ die Ausgabe sein kann.

Q & A

Was beschreibt die Embedding-Dimension in einem Transformer-Modell?

Die Embedding-Dimension beschreibt die Anzahl der Dimensionen, die jeder Vektor in der Einbettungseinheit hat. Im Fall von GPT-3 beträgt die Embedding-Dimension 12.288, was bedeutet, dass jeder Vektor, der ein Wort darstellt, durch einen 12.288-dimensionalen Raum beschrieben wird.

Wie werden Vektoren in einem Transformer-Modell durch den Kontext beeinflusst?

Die Vektoren, die zu Beginn nur das Wort selbst repräsentieren, werden durch die Schichten des Netzwerks verändert. Diese Vektoren 'soak up' (nehmen auf) den Kontext aus den umliegenden Wörtern, wodurch ihre Bedeutung spezifischer und nuancierter wird.

Was versteht man unter der 'Kontextgröße' in einem Transformer-Modell?

Die Kontextgröße bezeichnet die maximale Anzahl von Token, die das Modell gleichzeitig verarbeiten kann. Im Fall von GPT-3 beträgt diese Größe 2048, was bedeutet, dass das Modell immer nur 2048 Token gleichzeitig berücksichtigen kann, wenn es Vorhersagen trifft.

Warum hatte ChatGPT in früheren Versionen Schwierigkeiten, lange Konversationen zu führen?

Frühere Versionen von ChatGPT hatten Schwierigkeiten mit längeren Konversationen, da die Kontextgröße des Modells (2048 Token) begrenzt war, wodurch es das Gespräch mit zunehmender Länge 'verlor' und nicht alle vorherigen Kontexte korrekt berücksichtigte.

Was ist die Rolle des Unembedding-Matrix in einem Transformer?

Die Unembedding-Matrix ist eine Matrix, die verwendet wird, um die letzten Vektoren aus dem Kontext in eine Wahrscheinlichkeit zu übersetzen, die die nächste mögliche Token vorhersagt. Sie hat die gleiche Dimension wie die Embedding-Matrix, aber die Reihenfolge ist umgekehrt.

Wie funktioniert die Softmax-Funktion im Transformer-Modell?

Die Softmax-Funktion wandelt eine Liste von Zahlen in eine gültige Wahrscheinlichkeitsverteilung um. Dazu wird der Exponentialwert jeder Zahl berechnet, und die Werte werden durch ihre Gesamtsumme geteilt, sodass die Ergebnisse zwischen 0 und 1 liegen und ihre Summe 1 ergibt.

Was bedeutet der Begriff 'Logits' im Kontext von Transformer-Modellen?

Logits sind die rohen, unnormalisierten Ausgaben des Modells, bevor die Softmax-Funktion angewendet wird. Sie sind die Werte, die das Modell zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit der nächsten Token verwendet.

Welche Auswirkung hat der 'Temperatur'-Parameter in der Softmax-Funktion?

Der Temperatur-Parameter beeinflusst die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Modell bestimmte Token auswählt. Eine höhere Temperatur sorgt für eine gleichmäßigere Verteilung und mehr Variation, während eine niedrigere Temperatur die Wahrscheinlichkeiten stärker auf die wahrscheinlichsten Token konzentriert.

Was passiert, wenn der Temperaturwert auf Null gesetzt wird?

Wenn der Temperaturwert auf Null gesetzt wird, dominiert der höchste Wert im Wahrscheinlichkeitsverteilung, sodass das Modell immer das wahrscheinlichste Token auswählt, ohne Variation oder Kreativität.

Warum wird das Unembedding-Matrix als eine der zentralen Parameter des Modells angesehen?

Die Unembedding-Matrix wird als zentraler Parameter des Modells angesehen, weil sie direkt mit der Vorhersage des nächsten Tokens verbunden ist. Sie ermöglicht es, die finalen, kontextreichen Vektoren in eine Wahrscheinlichkeit zu übersetzen, die zur Wortvorhersage dient.