Große Sprachmodelle (LLMs) haben die Landschaft der natürlichen Sprachverarbeitung erheblich verändert und ermöglichen es Maschinen, menschliche Sprache viel effektiver zu verstehen und zu generieren als je zuvor. Diese Modelle werden normalerweise auf riesigen und parallelen Korpora vortrainiert und dann feinabgestimmt, um sie mit menschlichen Aufgaben oder Vorlieben zu verbinden. Diese Fortschritte haben dazu geführt, dass LLMs sehr nützliche Werkzeuge für verschiedene Anwendungen geworden sind, von der Sprachübersetzung bis zur Sentimentanalyse. Aktive Forschung wird weiterhin betrieben, um das Verhältnis zwischen Vorabtraining und Feinabstimmung zu klären, da dieses Verständnis zur weiteren Optimierung der Modelle für bessere Leistung und Nützlichkeit führen wird.
Eine der herausfordernden Fragen beim Training von LLMs ist der Kompromiss zwischen den Gewinnen in der Vorabtrainingsphase und der Feinabstimmungsphase. Vorabtraining ist entscheidend, um Modelle mit einem breiten Verständnis von Sprache auszustatten, aber es ist oft fraglich, wie optimal dieser Vorabtrainingspunkt vor der Feinabstimmung ist. Obwohl dies manchmal erforderlich ist, um das Modell für eine bestimmte Aufgabe zu konditionieren, kann dies manchmal dazu führen, dass zuvor erlernte Informationen verloren gehen oder einige ursprünglich fehlende Vorurteile während des Vorabtrainings des Modells eingebettet werden. Es handelt sich um einen delikaten Balanceakt zwischen dem Bewahren von allgemeinem Wissen und der Feinabstimmung für eine spezifische Leistung bei Aufgaben.
Bestehende Ansätze sehen Vorabtraining und Feinabstimmung als zwei separate Schritte: Beim Vorabtraining wird dem Modell ein massiver Textdatensatz mit einem großen Vokabular präsentiert, den das Modell lernt, um die zugrunde liegenden Strukturen und Muster der Sprache zu finden. Die Feinabstimmung setzt das Training auf kleineren, aufgabenbezogenen Datensätzen fort, um es auf bestimmte Aufgaben zu spezialisieren. Ein generisches Vorabtraining gefolgt von einer aufgabenbezogenen Feinabstimmung kann wahrscheinlich nur einige der potenziellen Synergien in den beiden Phasen nutzen. Forscher haben begonnen zu untersuchen, ob ein integrierterer Ansatz, der die Feinabstimmung an mehreren Punkten im Vorabtrainingsprozess einführt, zu einer besseren Leistung führen würde.