Architektur großer Sprachmodelle (LLM)

Transformer-Architektur: Die Grundlage moderner LLMs

Die Transformer-Architektur stellt einen fundamentalen Durchbruch im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache dar und bildet die Grundlage aller modernen großen Sprachmodelle (LLM). Im Gegensatz zu früheren Ansätzen, die auf rekurrenten (RNN) oder konvolutionalen (CNN) neuronalen Netzen basierten, nutzen Transformer den sogenannten Attention-Mechanismus, der es ermöglicht, langfristige Abhängigkeiten im Text ohne sequenzielle Verarbeitung effizient zu erfassen. Diese architektonische Grundlage ist entscheidend für den effizienten Trainingsprozess von Sprachmodellen.

Ein Schlüsselmerkmal der Transformer-Architektur ist ihre Parallelisierbarkeit – alle Token der Eingabesequenz können gleichzeitig verarbeitet werden, was das Training und die Inferenz dramatisch beschleunigt. Ein Standard-Transformer besteht aus einem Encoder (Kodierungsteil) und einem Decoder (Dekodierungsteil), wobei moderne LLMs wie GPT hauptsächlich eine Decoder-only-Architektur verwenden, während Modelle wie BERT Encoder-only sind. Modelle wie T5 oder BART nutzen eine vollständige Encoder-Decoder- Architektur.

Technische Spezifikationen von Transformer-Modellen

Moderne LLMs wie GPT-4, Claude oder Llama 2 implementieren tiefe Transformer-Architekturen mit Dutzenden bis Hunderten von Schichten (Layern). Jede Schicht verarbeitet Informationen mithilfe von Multi-Head-Attention-Mechanismen und Feedforward-Neuronalen Netzen. Die Leistungsfähigkeit des Modells ist maßgeblich durch die Anzahl der Parameter (Gewichte) bestimmt, die von einigen Milliarden bei kleineren Modellen bis zu Hunderten von Milliarden oder sogar Billionen bei den größten Systemen reicht.

Self-Attention-Mechanismen und ihre Implementierung

Self-Attention (manchmal auch als Scaled Dot-Product Attention bezeichnet) ist eine Schlüsselkomponente der Transformer-Architektur. Dieser Mechanismus ermöglicht es dem Modell, Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen allen Token in einer Sequenz zu bewerten und dynamisch zu bestimmen, auf welche Teile des Textes es sich bei der Interpretation eines bestimmten Wortes oder einer Phrase konzentrieren soll.

Aus technischer Sicht transformiert Self-Attention jedes Token in drei verschiedene Vektoren: Query (Q), Key (K) und Value (V). Die anschließende Attention-Berechnung umfasst die Multiplikation der Matrizen Q und K, die Skalierung des Ergebnisses, die Anwendung der Softmax-Funktion zur Gewinnung der Attention-Gewichte und schließlich die Multiplikation mit der Matrix V, um eine kontextuell angereicherte Repräsentation zu erhalten. Mathematisch lässt sich dieser Prozess durch folgende Gleichung ausdrücken:

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k)V

Multi-Head Attention

Moderne LLMs verwenden sogenannte Multi-Head Attention, die es dem Modell ermöglicht, gleichzeitig verschiedene Arten von Beziehungen im Text zu verfolgen. Zum Beispiel kann ein Attention Head syntaktische Beziehungen verfolgen, während sich ein anderer auf semantische Ähnlichkeit oder Koreferenzbeziehungen konzentriert. Die Anzahl der Attention Heads ist ein wichtiger Hyperparameter, der typischerweise von 12 bei kleineren Modellen bis zu 96 oder mehr bei den größten Systemen reicht. Jeder Head operiert in einer niedrigeren Dimension als der ursprüngliche Embedding-Vektor, was die Berechnungseffizienz bei gleichzeitiger Beibehaltung der Ausdrucksfähigkeit des Modells gewährleistet.

Embedding-Dimensionen und Token-Repräsentation

Die Embedding-Dimension ist ein entscheidender Hyperparameter, der die Größe der Vektorrepräsentation einzelner Token im Sprachmodell bestimmt. In modernen LLMs liegt dieser Wert typischerweise zwischen 768 bei kleineren Modellen und 12288 oder mehr bei den größten Systemen. Eine größere Embedding-Dimension ermöglicht die Erfassung feinerer semantischer Nuancen und komplexerer linguistischer Beziehungen, erhöht aber gleichzeitig die Rechenintensität und die Anzahl der Modellparameter.

Der Prozess der Konvertierung von Token in Embeddings umfasst eine Nachschlagetabelle (Lookup Table), in der jedem möglichen Token ein eindeutiger Embedding-Vektor entspricht. Diese anfänglichen Embeddings werden weiter durch Positionsinformationen über sogenannte Positions-Embeddings angereichert, die entweder als lernbare Parameter oder mithilfe deterministischer Sinusfunktionen implementiert werden können.

Kontextkapazität von Embeddings

Ein wichtiger Aspekt von Embeddings in LLMs ist ihre Kontextkapazität, d. h. die Fähigkeit, Informationen über Beziehungen zwischen Token über lange Sequenzen hinweg zu speichern. Moderne Modelle wie GPT-4 oder Claude 3 Opus erreichen Kontextfenster von 32K bis 128K Token, was die Verarbeitung langer Dokumente, komplexer Konversationen oder anspruchsvoller Anweisungen ermöglicht. Die korrekte Implementierung von Positions-Embeddings ist entscheidend für die effektive Skalierung des Kontextfensters, wobei fortschrittliche Modelle Techniken wie RoPE (Rotary Position Embedding) oder ALiBi (Attention with Linear Biases) zur Verbesserung der Leistung bei langen Sequenzen verwenden.

Feedforward-Neuronale Netze in LLMs

Feedforward-Neuronale Netze (FFN) bilden die zweite Hauptkomponente jeder Transformer-Schicht, nach dem Self-Attention-Mechanismus. Während Attention die Beziehungen zwischen Token erfasst, verarbeitet das FFN Informationen für jedes Token separat und wendet nichtlineare Transformationen an, die für die expressive Fähigkeit des Modells entscheidend sind.

Eine typische Implementierung eines FFN in einem Transformer umfasst zwei lineare Transformationen mit einer Aktivierungsfunktion (meistens ReLU oder GELU) dazwischen. Mathematisch lässt sich dieser Prozess wie folgt ausdrücken:

FFN(x) = Linear₂(Activation(Linear₁(x)))

Parametrisierung und Optimierung von FFNs

Aus architektonischer Sicht ist der Schlüsselparameter des FFN die sogenannte Hidden Dimension, die die Größe des Zwischenergebnisses nach der ersten linearen Transformation bestimmt. Dieser Wert ist typischerweise 4x größer als die Embedding-Dimension, was eine ausreichende Kapazität zur Erfassung komplexer Muster gewährleistet. In modernen Architekturen wie PaLM oder Chinchilla wird mit alternativen Konfigurationen experimentiert, einschließlich SwiGLU- oder GeGLU-Aktivierungen und Mixtures-of-Experts- Ansätzen, die die Effizienz der FFN-Komponenten weiter steigern.

Ein interessanter Aspekt der FFN-Komponenten ist, dass sie den Großteil der Parameter moderner LLMs ausmachen – typischerweise 60-70 % aller Gewichte. Dies macht sie zu Hauptkandidaten für Optimierungstechniken wie Pruning (Entfernung unnötiger Gewichte), Quantisierung oder Low-Rank-Approximation in Fällen, in denen der Speicherbedarf des Modells reduziert werden muss.

Quantisierung und weitere Optimierungstechniken

Quantisierung ist eine entscheidende Optimierungstechnik, die es ermöglicht, den Speicherbedarf von LLMs zu reduzieren, während der Großteil ihrer Fähigkeiten erhalten bleibt. Das Prinzip besteht darin, die Modellparameter von hoher Genauigkeit (typischerweise 32-Bit-Float-Werte) in eine niedrigere Genauigkeit (16-Bit-, 8-Bit- oder sogar 4-Bit-Repräsentation) umzuwandeln. Eine korrekt implementierte Quantisierung kann die Modellgröße um das bis zu 8-fache reduzieren, bei minimalen Auswirkungen auf die Antwortqualität.

Moderne Ansätze wie GPTQ, AWQ oder QLoRA implementieren ausgefeilte Quantisierungsalgorithmen, die den Prozess basierend auf statistischen Eigenschaften der Gewichte und ihrer Bedeutung für die Modellgenauigkeit optimieren. Post-Training Quantization (PTQ) wendet die Komprimierung auf ein bereits trainiertes Modell an, während Quantization-Aware Training (QAT) Quantisierungsaspekte direkt in den Trainingsprozess integriert.

Weitere Optimierungstechniken

Neben der Quantisierung nutzen moderne LLMs eine Reihe weiterer Optimierungstechniken:

Modell-Pruning - Systematische Entfernung weniger wichtiger Gewichte oder ganzer Modellkomponenten basierend auf ihrem Einfluss auf die resultierende Leistung

Knowledge Distillation - Training eines kleineren „Schüler“-Modells, um das Verhalten eines größeren „Lehrer“-Modells nachzuahmen

Low-Rank Adaptation (LoRA) - Anpassung ausgewählter Modellkomponenten mithilfe von niedrigrangigen Matrizen, was ein effizientes Fine-Tuning bei minimalem Speicherbedarf ermöglicht

Sparse Attention - Implementierung von Attention-Mechanismen, die nicht die Beziehungen zwischen allen Token bewerten müssen, sondern sich nur auf potenziell relevante Paare konzentrieren

Modell-Sharding und verteilte Verarbeitung

Modell-Sharding ist eine Technik zur Verteilung der Parameter und Berechnungen großer Sprachmodelle auf mehrere Recheneinheiten (GPUs/TPUs), was das effiziente Training und die Bereitstellung von Modellen ermöglicht, die zu groß sind, um in den Speicher eines einzelnen Beschleunigers zu passen. Es gibt vier Hauptansätze für das Sharding, jeder mit eigenen Vorteilen und Einschränkungen.

Tensor Parallelism teilt einzelne Matrizen und Tensoren in Segmente auf, die gleichzeitig auf verschiedenen Geräten verarbeitet werden. Dieser Ansatz minimiert den Kommunikations-Overhead, erfordert jedoch Hochgeschwindigkeitsverbindungen zwischen den Beschleunigern.

Pipeline Parallelism verteilt ganze Modellschichten auf verschiedene Geräte, die die Daten sequenziell wie in einer Pipeline verarbeiten. Dieser Ansatz nutzt den Speicher effizient, kann aber zu einer unausgeglichenen Auslastung der Geräte führen.

Fortgeschrittene Verteilungsstrategien

3D Parallelism kombiniert Tensor- und Pipeline-Parallelismus mit Datenparallelismus (Verarbeitung verschiedener Batch-Samples auf verschiedenen Geräten), was die maximale Ausnutzung verfügbarer Rechenressourcen beim Training extrem großer Modelle ermöglicht.

ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) eliminiert Redundanz bei der Speicherung von Optimiererzuständen, Gradienten und Modellparametern über GPUs hinweg. ZeRO-3, die fortschrittlichste Variante, teilt die einzelnen Modellparameter so auf, dass jede GPU nur einen kleinen Teil des Gesamtmodells speichert, was das Training von Multi-Milliarden-Parameter-Modellen auch auf relativ begrenzten Hardwaresystemen ermöglicht.

Die Implementierung effizienter Sharding-Strategien erfordert spezialisierte Frameworks wie DeepSpeed, Megatron-LM oder Mesh TensorFlow, die komplexe Aspekte der Verteilung und Synchronisation automatisieren. Diese Frameworks implementieren oft zusätzliche Optimierungen wie Gradient Checkpointing, Mixed-Precision Training oder Activation Recomputation zur weiteren Effizienzsteigerung und Reduzierung des Speicherbedarfs.

Vergleich der Architekturen moderner Sprachmodelle

Architektonische Unterschiede zwischen modernen LLMs spielen eine Schlüsselrolle für ihre Fähigkeiten, Effizienz und Eignung für verschiedene Anwendungen. Obwohl alle eine Transformer-Grundlage verwenden, gibt es signifikante Variationen in der Implementierung einzelner Komponenten, die ihre Leistung und Eigenschaften beeinflussen.

GPT-Architektur (Generative Pre-trained Transformer) verwendet einen Decoder-only-Ansatz mit autoregressiver Textgenerierung, was sie ideal für generative Aufgaben macht. Neuere Versionen wie GPT-4 implementieren fortschrittliche Techniken sowohl auf Architekturebene (größeres Kontextfenster, multimodale Eingaben) als auch auf Trainingsebene (RLHF, konstitutionelle Ansätze).

PaLM-Architektur (Pathways Language Model) von Google führte Innovationen wie SwiGLU-Aktivierungen, Multi-Query Attention und skalierte RoPE ein, was eine effizientere Skalierung auf Hunderte von Milliarden Parametern ermöglichte. Gemini, der Nachfolger von PaLM, integrierte multimodale Fähigkeiten weiter direkt in die Modellarchitektur.

Spezialisierte Architekturen und neue Ansätze

Mixture of Experts (MoE) wie Mixtral stellen einen hybriden Ansatz dar, bei dem jedes Token nur von einer Teilmenge spezialisierter „Experten“-Netzwerke verarbeitet wird. Diese Technik ermöglicht es, die Anzahl der Modellparameter drastisch zu erhöhen, während die Rechenintensität während der Inferenz ähnlich bleibt.

State-Space-Modelle wie Mamba stellen eine potenzielle Alternative zu Transformern dar, die die Vorteile rekurrenter und konvolutionaler Ansätze mit linearer Skalierbarkeit hinsichtlich der Sequenzlänge kombiniert. Diese Modelle sind besonders vielversprechend für die Verarbeitung sehr langer Kontexte (100K+ Token).

Bei der Auswahl einer Architektur für eine bestimmte Anwendung müssen Kompromisse zwischen Genauigkeit, Recheneffizienz, Speicherbedarf und spezifischen Fähigkeiten wie Langzeitgedächtnis oder multimodaler Verarbeitung berücksichtigt werden. Die neueste Forschung konzentriert sich auf hybride Ansätze, die die Stärken verschiedener Architekturen kombinieren, sowie auf Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), die die Fähigkeiten von Modellen um den expliziten Zugriff auf externes Wissen erweitern.