Die Funktionsweise von LLMs: Einblicke in die mechanistische Interpretierbarkeit

In den letzten Jahren haben große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, Gemini und Claude die Art und Weise revolutioniert, wie wir mit Text und Sprache interagieren. Diese Modelle basieren auf der Transformer-Architektur und sind in der Lage, menschenähnlichen Text zu generieren. Doch trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten bleibt die Frage, wie genau diese Modelle funktionieren, weitgehend unbeantwortet. In diesem Artikel werden wir die Mechanismen hinter LLMs untersuchen und Einblicke in die mechanistische Interpretierbarkeit dieser komplexen Systeme geben.

Einführung in LLMs

Seit der Einführung von ChatGPT im Jahr 2022 haben LLMs die Welt mit ihrer Fähigkeit, qualitativ hochwertige Texte zu erzeugen, transformiert. Diese Modelle sind jedoch nicht wie traditionelle Softwareprogramme aufgebaut. Stattdessen werden sie automatisch trainiert, um das nächste Wort in riesigen Textmengen vorherzusagen, was zu einem komplexen Netzwerk von Billionen von Verbindungen führt. Diese Trainingsprozesse schaffen emergentes Wissen und Fähigkeiten, die oft schwer zu interpretieren sind.

Die Architektur von Transformern

Die Transformer-Architektur, die 2017 eingeführt wurde, ist das Rückgrat der meisten modernen LLMs. Ein Transformer funktioniert sowohl während der Inferenz als auch während des Trainings, wobei sich die Prozesse in diesen beiden Phasen unterscheiden.

Inferenzmodus

Im Inferenzmodus, in dem wir typischerweise mit LLMs interagieren, generiert das Modell ein Token nach dem anderen. Der Prozess ist autoregressiv: Das Modell nimmt eine Eingabesequenz von N Tokens und sagt das nächste Token an. Dies geschieht durch die Verarbeitung des gesamten Prompts in einem einzigen Durchgang, gefolgt von der Vorhersage des nächsten Tokens basierend auf einer Wahrscheinlichkeitsverteilung.

Trainingsmodus

Im Trainingsmodus produziert der Transformer N Vorhersagen, eine für jedes Token im Satz. Diese Vorhersagen werden mit den tatsächlichen Wörtern verglichen, um die Modellparameter zu aktualisieren und die Leistung zu verbessern.

Wichtige Komponenten eines Transformers

Um die Funktionsweise von LLMs zu verstehen, ist es wichtig, die einzelnen Komponenten eines Transformers zu betrachten:

1. Tokenisierung

Der erste Schritt besteht darin, den Eingabetext in Tokens zu zerlegen. Diese Tokens können ganze Wörter oder Teile von Wörtern sein. Jeder Token wird dann in einen numerischen Wert umgewandelt, der in der weiteren Verarbeitung verwendet wird.

2. Einbettung

Die Tokens werden in hochdimensionale Vektoren umgewandelt, die ihre Bedeutung repräsentieren. Diese Einbettungen sind entscheidend für die Verarbeitung von Sprache, da sie die semantischen Beziehungen zwischen Wörtern erfassen.

3. Residual-Stream

Der Residual-Stream ist das zentrale Kommunikationsmedium innerhalb des Modells. Er ermöglicht es verschiedenen Komponenten, Informationen auszutauschen und die Bedeutung der Tokens im Kontext zu verfeinern.

4. Aufmerksamkeitsmechanismen

Die Aufmerksamkeitsmechanismen sind entscheidend für das Verständnis des Kontexts. Sie ermöglichen es dem Modell, relevante Informationen aus vorherigen Tokens abzurufen und diese in die Vorhersage des nächsten Tokens einzubeziehen.

5. MLP-Schichten

Die MLP (Multi-Layer Perceptron) Schichten speichern das Wissen des Modells und helfen bei der Vorhersage des nächsten Tokens. Diese Schichten sind für die meisten Parameter des Modells verantwortlich.

Herausforderungen der Interpretierbarkeit

Ein zentrales Problem bei LLMs ist die Superposition, bei der ein Neuron mehrere Konzepte lernen muss. Dies macht es schwierig, die spezifische Rolle eines Neurons zu verstehen. Techniken wie Sparse Autoencoders (SAEs) werden verwendet, um die dichten, polysemantischen Aktivierungen in eine größere Menge sparsamer, monosemantischer Merkmale zu zerlegen.

Fortschritte in der mechanistischen Interpretierbarkeit

Die mechanistische Interpretierbarkeit zielt darauf ab, die Algorithmen und das Wissen, das LLMs verwenden, zu verstehen. Durch Techniken wie Circuit Tracing können Forscher die Informationsflüsse zwischen den Merkmalen innerhalb des Modells visualisieren und erklären, wie bestimmte Ausgaben erzeugt werden.

Fazit

LLMs sind komplexe Systeme, deren Funktionsweise oft schwer zu durchdringen ist. Die mechanistische Interpretierbarkeit bietet jedoch wertvolle Einblicke in die internen Abläufe dieser Modelle. Durch das Verständnis der Architektur und der zugrunde liegenden Mechanismen können wir die Leistungsfähigkeit und die Herausforderungen dieser Technologien besser einschätzen.

Quellenliste:

• Quelle: UNDERSTANDING LLMS: INSIGHTS FROM MECHANISTIC INTERPRETABILITY
• Mastering LLM Techniques: Inference Optimization
• In-context Learning and Induction Heads
• Interpretability in the Wild: a Circuit for Indirect Object Identification in GPT-2 small
• Transformer Feed-Forward Layers Are Key-Value Memories