Das Erstellen kleiner aber mächtiger Sprachmodelle: Die Geheimnisse von DeepSeek und Phi-3 entdecken

Während große Sprachmodelle (LLM) erstaunliche Fortschritte machen, verbergen sich dahinter enorme Computing-Ressourcenverbrauch und Umweltprobleme. Das Training und Betreiben von LLMs mit Hunderten von Milliarden von Parametern erfordert eine riesige Menge an GPUs, was zu einem Anstieg der Kohlemissionen führt und die globale Erwärmung beschleunigt. Zudem hemmt der hohe Kostenfaktor die Demokratisierung der KI-Technologie, da nur wenige große Unternehmen in der Lage sind, LLMs zu entwickeln, was die Abhängigkeit von bestimmten Unternehmen vertieft.

In diesem Kontext erscheinen “kleine aber mächtige” kleine Sprachmodelle (SLM) als neue Alternative für nachhaltige KI-Entwicklung. SLM können mit begrenzten Computing-Ressourcen ausreichende Leistung erzielen, was es Einzelentwicklern und kleinen Forschungsgruppen ermöglicht, an der Entwicklung von KI-Technologien teilzunehmen. Zudem tragen sie zur Milderung der Umweltbelastung durch Energieeinsparungen bei und verringern die Abhängigkeit von bestimmten Hardware- oder Plattformen, um die Vielfalt der KI-Technologie zu fördern.

Hier werden wir zwei aktuell in den Fokus geratene kleine Sprachmodelle (SLM), DeepSeek und Phi-3, detailliert analysieren und auf deren Designphilosophie und Trainingsmethoden basierend Wege zeigen, wie man eigene effiziente Sprachmodelle erstellt.

Folgende Inhalte werden behandelt:

• Die kleinen Giganten, DeepSeek und Phi-3:

  • Wie erreichen DeepSeek und Phi-3 ausgezeichnete Leistungen trotz ihrer geringen Größe?
  • Welche Unterschiede weisen ihre Architekturen zu traditionellen LLMs auf?
  • Was ist datenzentriertes Training (Data-Centric Training) und warum ist es wichtig?
  • Welche Effekte hat kontinuierliches Vortraining (Continual Pre-training)?

• Das Erstellen Ihres eigenen kleinen Sprachmodells

  • Modellarchitektur-Design: Analyse der Kernkomponenten von DeepSeek und Phi-3, um Ideen für eigenes Modell zu gewinnen.
  • Datensatz-Erstellung und -Vorverarbeitung: Erlernen der Methoden zur Sicherung hochwertiger Trainingsdaten und ihrer Anpassung an das Modell.
  • Effiziente Trainingsmethoden: Erforschen von Trainingsstrategien, um bei begrenzten Ressourcen den maximalen Nutzen zu erzielen (Wissensdistillation, Quantisierung, Pruning usw.).
  • Modellbewertung und Feinabstimmung: Erlernen der Methoden zur objektiven Bewertung der Leistung des trainierten Modells und seiner Optimierung für spezifische Aufgaben.

Dadurch können Sie

• die Kerntechnologien und Trends neuer kleiner Sprachmodelle verstehen.
• Fähigkeiten erwerben, um effiziente Sprachmodelle auch bei begrenzten Ressourcen zu entwickeln.
• Ihre eigenen Sprachmodelle nutzen, um verschiedene NLP-Anwendungen aufzubauen.
• die Abhängigkeit von großen Sprachmodellen reduzieren und Möglichkeiten nachhaltiger KI-Entwicklung erkunden.

Große Modelle sind nicht immer vorteilhaft. Wir laden Sie ein, in die Welt kleiner aber mächtiger Sprachmodelle durch die innovativen Ansätze von DeepSeek und Phi-3 einzutauchen!