Künstliche Intelligenz: Projekte mit neuronalen Netzen und LLM

Die Welt der künstlichen Intelligenz (KI) ist ein Bereich ständiger Innovation und Entwicklung. Im Kern dieser Technologie stehen große Sprachmodelle, die aus mehreren Schichten bestehen, die wiederum durch Synapsen miteinander verbunden sind und durch Training geschult werden. Diese Synapsen sind das Herzstück des Trainingsprozesses, durch den das neuronale Netz des KI-Systems geformt wird. Doch wie sind diese Verbindungen überhaupt beschaffen, und was geschieht mit ihnen, wenn die zugrunde liegende Infrastruktur ausfällt und welche Schritte sind bei der Implementierung von KI-Systemen zu beachten?

Große Sprachmodelle (LLM) bestehen aus Schichten, die durch Synapsen verbunden sind. Erst das Training formt aber das neuronale Netz des KI-Systems. Das neuronale Netz wird in der Regel auf Servern gespeichert, die über ausreichende Rechenleistung und Speicherkapazität verfügen, um die komplexen Berechnungen und Datenmengen zu bewältigen. Neuronale Netze werden auf sehr leistungsstarken Servern gespeichert, die in der Lage sind, die komplexen Berechnungen und großen Datenmengen für das Training und die Ausführung von KI-Modellen zu bewältigen. Diese Server sind in der Regel so konzipiert, dass sie Ausfälle verkraften können, indem sie auf redundante Systeme und regelmäßige Backups zurückgreifen. Sollte ein Server ausfallen, können die neuronalen Netze von diesen Backups wiederhergestellt werden, sobald der Server wieder in Betrieb genommen wird.

Die Verbindungen zwischen den einzelnen Schichten eines neuronalen Netzes sind durch Gewichte repräsentiert, die während des Trainingsprozesses angepasst werden. Diese Gewichte sind numerische Werte, die in den Speichermedien des Computers gespeichert sind. Sie sind zwar nicht physisch im eigentlichen Sinne, da sie aus Code bestehen, aber sie sind “physisch” in dem Sinne, dass sie auf einem physischen Speichermedium existieren und dort durch Zahlenwerte dargestellt werden. Die Verbindungen zwischen den Schichten (Layers) und den versteckten Schichten (Hidden Layers) sind durch Gewichte repräsentiert, die während des Trainingsprozesses angepasst werden. Diese Gewichte sind numerische Werte, die in den Speichermedien des Computers gespeichert sind und die Stärke der Verbindung zwischen den Neuronen in verschiedenen Schichten darstellen.

Wenn wir von “physisch” sprechen, beziehen wir uns also auf die Tatsache, dass diese Gewichte und die Struktur des Netzes auf einem physischen Speichermedium gespeichert sind, auch wenn die Verbindungen selbst abstrakte mathematische Konzepte sind. Die Architektur des neuronalen Netzes, einschließlich der Verbindungen und Gewichte, wird durch den Code definiert und durch das Training optimiert, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen oder Probleme zu lösen. Die anfänglichen Gewichtungen, auch Initialisierungen genannt, werden in der Regel vom Entwickler oder automatisch durch das KI-System nach einer bestimmten Heuristik festgelegt. Diese anfänglichen Werte sind oft zufällig oder folgen einer bestimmten Verteilung, um das Lernen zu beginnen. Während des Trainingsprozesses passt das KI-System dann diese Gewichte selbstständig an, basierend auf den Daten und dem Feedback, das es durch den Lernprozess erhält.

Ein einfaches Beispiel für ein neuronales Netz könnte folgendermaßen aussehen:

Vor dem Training:

• Eingabeschicht: 2 Neuronen (E1, E2)
• Versteckte Schicht: 3 Neuronen (V1, V2, V3)
• Ausgabeschicht: 1 Neuron (A1)

Die Verbindungen könnten anfangs folgende Gewichte haben:

• E1 -> V1: 0.5
• E1 -> V2: -0.3
• E1 -> V3: 0.1
• E2 -> V1: 0.4
• E2 -> V2: 0.2
• E2 -> V3: -0.5
• V1 -> A1: 0.3
• V2 -> A1: -0.2
• V3 -> A1: 0.4

Nach dem Training mit Daten: 

Das Netz wird mit Daten trainiert, die Eingaben und die gewünschten Ausgaben enthalten. Während des Trainingsprozesses werden die Gewichte angepasst, um die Fehler zwischen den tatsächlichen Ausgaben und den gewünschten Ausgaben zu minimieren. Nach dem Training könnten sich die Gewichte wie folgt verändert haben:

• E1 -> V1: 0.6
• E1 -> V2: -0.4
• E1 -> V3: 0.2
• E2 -> V1: 0.5
• E2 -> V2: 0.1
• E2 -> V3: -0.6
• V1 -> A1: 0.5
• V2 -> A1: -0.3
• V3 -> A1: 0.5

Die Veränderung der Gewichte zeigt, wie das Netzwerk durch das Training lernt, die Eingaben besser auf die Ausgaben abzubilden. Dieser Prozess wird als Backpropagation bezeichnet, bei dem der Fehler von der Ausgabeschicht zurück durch das Netzwerk propagiert wird, um die Gewichte zu aktualisieren.

Die Gewichte zwischen diesen Schichten könnten anfangs zufällige Werte haben. Nach dem Training mit Daten werden diese Gewichte angepasst, um die Fehler zwischen den tatsächlichen und den gewünschten Ausgaben zu minimieren. Die KI lernt also durch das Training, die Gewichte so anzupassen, dass die Vorhersagen des Modells den tatsächlichen Daten entsprechen. Dieser Prozess ist ein Kernaspekt des maschinellen Lernens und ermöglicht es dem Modell, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern.

Für die Implementierung eines KI-Modells ist ein Trainingsplan oder Modellierungskonzept erforderlich, das die Strategie für die Initialisierung der Gewichte und die Auswahl der Trainingsdaten festlegt. Dieses Dokument enthält spezifische Informationen, die für das maschinelle Lernen relevant sind, und ist vergleichbar mit einem Pflichtenheft in der Softwareentwicklung.

In diesem Dokument werden in der Regel folgende Punkte festgehalten:

• Die Architektur des neuronalen Netzes, einschließlich der Anzahl der Schichten und Neuronen.
• Die Initialisierungsmethode für die Gewichte (zufällig, vordefinierte Werte, etc.).
• Die Art der Trainingsdaten, die verwendet werden sollen, und wie diese Daten vorverarbeitet werden (Normalisierung, Augmentation, etc.).
• Die Lernrate und andere Hyperparameter, die das Training beeinflussen.
• Die Kostenfunktion und die Metriken, die zur Bewertung der Modellleistung verwendet werden.
• Das Protokoll für das Training, einschließlich der Anzahl der Epochen und der Batch-Größe.

Dieser Trainingsplan dient als Leitfaden für die Entwickler und stellt sicher, dass alle Aspekte des Trainingsprozesses sorgfältig geplant und dokumentiert sind. Es hilft auch dabei, die Reproduzierbarkeit des Modells zu gewährleisten, was für die wissenschaftliche und praktische Validierung von großer Bedeutung ist.

Eine gründliche Analyse der vorhandenen Trainingsdaten ist ein entscheidender Schritt vor der Erstellung des Trainingsplans. Diese Analyse hilft dabei, die Qualität und Vielfalt der Daten zu verstehen, mögliche Verzerrungen oder Lücken zu identifizieren und sicherzustellen, dass die Daten für das geplante Modell geeignet sind. Die Analyse kann dabei folgende Aspekte umfassen:

• Datenreinigung: Entfernung von Duplikaten, Behandlung von fehlenden Werten und Korrektur von Fehlern.
• Explorative Datenanalyse (EDA): Statistische Zusammenfassungen und visuelle Darstellungen, um Einblicke in die Verteilung und Beziehungen der Daten zu gewinnen.
• Feature-Engineering: Erstellung neuer Merkmale aus den vorhandenen Daten, um die Vorhersagekraft des Modells zu verbessern.
• Datenbalancierung: Sicherstellung, dass die Trainingsdaten ausgewogen sind, insbesondere bei Klassifikationsproblemen, um Verzerrungen zu vermeiden.
• Datenaufteilung: Aufteilung der Daten in Trainings-, Validierungs- und Testsets.

Diese Schritte sind entscheidend, um die Effektivität des Trainings zu maximieren und die Leistung des KI-Modells zu optimieren. Die Ergebnisse dieser Analyse fließen dann in den Trainingsplan ein und informieren die Entscheidungen über die Modellarchitektur, die Hyperparameter und die Trainingsstrategie.

Die Welt der KI und des maschinellen Lernens ist ein Bereich, der ständige Aufmerksamkeit und Sorgfalt erfordert, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Die sorgfältige Planung und Analyse sind Schlüsselkomponenten, um die Leistungsfähigkeit und Effektivität von KI-Systemen zu maximieren. Die Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ist das, was KI-Modelle so mächtig und gleichzeitig so herausfordernd macht. Die sorgfältige Gestaltung der Trainingsprozesse und die Auswahl der Daten sind entscheidend für den Erfolg dieser Technologien, die unser Leben und unsere Arbeit in vielfältiger Weise beeinflussen und bereichern.