Demystifying how GPT works: From Architecture to...Excel!?! 🚀

Summary

In diesem Video wird erklärt, wie ein großes Sprachmodell, konkret GPT-2, in einer einfachen Tabellenkalkulation umgesetzt werden kann. Das Modell nutzt Tokenisierung, um Texte in Token zu zerlegen, die dann in Zahlen umgewandelt und mit semantischen Bedeutungen sowie Positionsinformationen versehen werden. Es wird auch das Konzept der Multi-Head-Attention und das Multi-Layer-Perceptron erklärt, die zusammenarbeiten, um Vorhersagen zu treffen. Schließlich wird der Prozess veranschaulicht, wie das Modell das wahrscheinlichste nächste Token auswählt, um eine Textvorhersage zu vervollständigen.

Takeaways

• 📊 GPT2 kann in einem einfachen Tabellenkalkulationsprogramm implementiert werden, das grundlegende Funktionen verwendet.
• 📝 Das Modell in der Tabelle ist GPT2 Small, das eine kleinere Kontextlänge hat und weniger leistungsfähig ist als größere Versionen.
• 🔠 Der Text wird in Tokens zerlegt, die über ein vordefiniertes Wörterbuch in eine Zahlenfolge übersetzt werden.
• 🧮 Jedes Token wird in eine Liste von 768 Zahlen umgewandelt, die seine Bedeutung und Position darstellen.
• ⚙️ Die Position der Tokens im Eingabeprompt wird ebenfalls durch eine separate Liste von Zahlen erfasst, um die Reihenfolge zu berücksichtigen.
• 🔍 Das Modell verwendet ein mehrstufiges System, bei dem mehrere Schichten von Aufmerksamkeit und neuronalen Netzen durchlaufen werden.
• 🧠 Die Multi-Head-Attention-Schicht identifiziert die wichtigsten Wörter und deren Beziehungen innerhalb eines Satzes.
• 🤖 Die Multi-Layer-Perceptron-Schicht (neuronales Netz) nutzt diese Informationen, um mehrdeutige Wörter zu klären und den nächsten wahrscheinlichsten Token vorherzusagen.
• 🔄 Dieser Prozess wird in 12 verschiedenen Blöcken wiederholt, um die Vorhersage des nächsten Tokens zu verfeinern.
• 🎯 Der finale Schritt wählt den wahrscheinlichsten Token basierend auf einer Wahrscheinlichkeitsverteilung und fügt diesen in den Text ein.

Q & A

Was ist das Hauptthema des Videos?

Das Video zeigt, wie man GPT-2, ein frühes Sprachmodell, mit Hilfe von einfachen Tabellenkalkulationsfunktionen nachbauen kann.

Was ist GPT-2 small?

GPT-2 small ist eine kleinere Version des GPT-2-Modells mit einer begrenzten Kontextlänge und einer einfacheren Architektur im Vergleich zu größeren Modellen.

Wie werden Wörter in GPT-2 in Zahlen umgewandelt?

Wörter werden zuerst in Token zerlegt, die dann mithilfe eines Algorithmus namens Byte-Pair-Encoding (BPE) in eine Liste von bekannten Token-IDs umgewandelt werden.

Was ist eine Einbettung (Embedding) in GPT-2?

Eine Einbettung ist eine lange Liste von Zahlen, die sowohl die Bedeutung als auch die Position jedes Tokens im Text darstellt. Bei GPT-2 small besteht jede Einbettung aus 768 Zahlen.

Wie berücksichtigt GPT-2 die Reihenfolge der Wörter?

Die Positionsembedding ändert die Werte eines Tokens, um seine Position im Text widerzuspiegeln. So haben gleiche Wörter an unterschiedlichen Positionen verschiedene Einbettungen.

Was ist die Funktion der 'Multi-Headed Attention' in GPT-2?

Die Multi-Headed Attention analysiert, welche Wörter im Satz am wichtigsten sind und wie sie miteinander in Beziehung stehen. Dies hilft, die Bedeutung eines Wortes im Kontext zu bestimmen.

Was ist die Rolle des Multi-Layer-Perceptrons (MLP) in GPT-2?

Der MLP wird verwendet, um die Informationen aus der Attention-Schicht zu verarbeiten und mögliche Bedeutungen von Wörtern zu klären, z. B. mehrdeutige Wörter wie 'quick'.

Wie wird die Ausgabe in GPT-2 generiert?

Die Ausgabe wird generiert, indem das Modell Wahrscheinlichkeiten für alle bekannten Token berechnet und dann das wahrscheinlichste Token auswählt, um den Text fortzusetzen.

Was ist der Unterschied zwischen 'temperature 0' und anderen Temperaturwerten?

Bei 'temperature 0' wählt das Modell immer das wahrscheinlichste Token. Höhere Temperaturwerte erlauben mehr Varianz, da das Modell aus einer größeren Anzahl wahrscheinlicher Token wählt.

Wie viele Schichten (Layers) hat GPT-2 small und warum ist das wichtig?

GPT-2 small hat 12 Schichten, die iterativ arbeiten. Jede Schicht verfeinert die Vorhersage des nächsten Tokens und verbessert so die Genauigkeit des Modells.