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InstructLab: Das erste Training ist beendet

✇My-IT-Brain
Von:Jörg Kastning
10. Juni 2024 um 05:00

Dies ist die Fortsetzung von „Mit InstructLab zu Large Language Models beitragen“. Hier beschreibe ich, wie es nach dem Training weitergeht.

Das Training auf einer virtuellen Maschine mit Fedora 40 Server, 10 CPU-Threads und 32 GB RAM dauerte 180 Std. 44 Min. 7 Sek. Ich halte an dieser Stelle fest, ohne GPU-Beschleunigung fehlt es mir persönlich an Geduld. So macht das Training keinen Spaß.

Nach dem Training mit ilab train findet man ein brandneues LLM auf dem eigenen System:

(venv) tronde@instructlab:~/src/instructlab$ ls -ltrh models
total 18G
-rw-r--r--. 1 tronde tronde 4.1G May 28 20:34 merlinite-7b-lab-Q4_K_M.gguf
-rw-r--r--. 1 tronde tronde  14G Jun  6 12:07 ggml-model-f16.gguf

Test des neuen Modells

Den Chat mit dem LLM starte ich mit dem Befehl ilab chat -m models/ggml-model-f16.gguf. Das folgende Bild zeigt zwei Chats mit jeweils unterschiedlichem Ergebnis:

Das Bild zeigt zwei Chats mit dem neuen LLM. Es ist zu sehen, dass es zu zwei unterschiedlichen Ausgaben kommt, von denen keine die richtige Antwort liefert.
Zwei Chats mit dem frisch trainierten LLM. Beide Male erhalte ich nicht die erhoffte Antwort.

Fazit

Schade, das hat nicht so funktioniert, wie ich mir das vorgestellt habe. Es kommt weiterhin zu KI-Halluzinationen und nur gelegentlich gesteht das LLM seine Unkenntnis bzw. seine Unsicherheit ein.

Für mich sind damit 180 Stunden Rechenzeit verschwendet. Ich werde bis auf Weiteres keine Trainings ohne Beschleuniger-Karten mehr durchführen. Jedoch werde ich mir von Zeit zu Zeit aktualisierte Releases der verfügbaren Modelle herunterladen und diesen Fragen stellen, deren Antworten ich bereits kenne.

Wenn sich mir die Gelegenheit bietet, diesen Versuch auf einem Rechner mit entsprechender GPU-Hardware zu wiederholen, werde ich die Erkenntnisse hier im Blog teilen.

Mit InstructLab zu Large Language Models beitragen

✇My-IT-Brain
Von:Jörg Kastning
03. Juni 2024 um 05:00

Dies ist mein Erfahrungsbericht zu den ersten Schritten mit InstructLab. Ich gehe darauf ein, warum ich mich über die Existenz dieses Open Source-Projekts freue, was ich damit mache und was ich mir von Large Language Models (kurz: LLMs, zu Deutsch: große Sprachmodelle) erhoffe. Der Text enthält Links zu tiefergehenden Informationen, die euch mit Hintergrundwissen versorgen und einen Einstieg in das Thema ermöglichen.

Dieser Text ist keine Schritt-für-Schritt-Anleitung für:

  • die Installation von InstructLab CLI,
  • die Installation und das Training von LLMs

Terminologie und Abkürzungen in diesem Text

Die Begriffe Künstliche Intelligenz (KI) oder englisch artificial intelligence (AI) werden in diesem Text synonym verwendet und zumeist einheitlich durch KI abgekürzt.

Beim Bezug auf große Sprachmodelle bediene ich mich der englischen Abkürzung LLM oder bezeichne diese als KI-ChatBot bzw. nur ChatBot.

Was ist InstructLab?

InstructLab ist ein von IBM und Red Hat ins Leben gerufenes Open Source-Projekt, mit dem die Gemeinschaft zur Verbesserung von LLMs beitragen kann. Jeder

  • mit einem Linux-Notebook oder
  • MacBook und
  • der Fähigkeit Anleitungen zu folgen und
  • wer YAML-Dateien schreiben kann,

der kann nun teilhaben und ausgewählte LLMs lokal auf seinem Endgerät ausführen, testen und verbessern. Für eine ausführliche Beschreibung siehe:

Informationen zu Open Source LLMs und Basismodellen für InstructLab bieten diese Links:

Meine Einstellung gegenüber KI-ChatBots

Gegenüber KI-Produkten im Allgemeinen und KI-ChatBots im Speziellen bin ich stets kritisch, was nicht bedeutet, dass ich diese Technologien und auf ihnen basierende Produkte und Services ablehne. Ich versuche mir lediglich eine gesunde Skepsis zu bewahren.

Was Spielereien mit ChatBots betrifft, bin ich sicherlich spät dran. Ich habe schlicht keine Lust, mich irgendwo zu registrieren und unnötig Informationen über mich preiszugeben, nur um anschließend mit einer Büchse chatten und ihr Fragen stellen zu können, um den Wahrheitsgehalt der Antworten anschließend noch verifizieren zu müssen.

Mittlerweile gibt es LLMs, welche ohne spezielle Hardware auch lokal ausgeführt werden können. Diese sprechen meine Neugier und meinen Spieltrieb schon eher an, weswegen ich mich nun doch mit einem ChatBot unterhalten möchte.

Mein InstructLab-Setup

Für meine ersten Versuche nutze ich mein Lenovo ThinkPad T14s (AMD) in der Ausstattung von 2021. Aktuell installiert ist Fedora 40 Workstation, welches zu den getesteten Betriebssystemen von InstructLab zählt.

Die Einrichtung des InstructLab-CLI und der erste Chat

Für die Einrichtung halte ich mich an den Getting Started Guide. Es sind folgende Befehle auszuführen, bis das erste LLM gestartet werden kann:

sudo dnf install gcc-c++ gcc make pip python3 python3-devel python3-GitPython
mkdir instructlab
cd instructlab
python3 -m venv --upgrade-deps venv
source venv/bin/activate
pip cache remove llama_cpp_python
pip install git+https://github.com/instructlab/instructlab.git@stable --extra-index-url=https://download.pytorch.org/whl/cpu
eval "$(_ILAB_COMPLETE=bash_source ilab)"
ilab init
ilab download
ilab serve

Der lokale LLM-Server wird mit dem Befehl ilab serve gestartet. Mit dem Befehl ilab chat wird die Unterhaltung mit dem Modell eingeleitet.

Im folgenden Video sende ich zwei Anweisungen an das LLM merlinite-7b-lab-Q4_K_M. Den Chatverlauf seht ihr in der rechten Bildhälfte. In der linken Bildhälfte seht ihr die Ressourcenauslastung meines Laptops.

Screencast eines Chats mit merlinite-7b-lab-Q4_K_M

Wie ihr seht, sind die Antwortzeiten des LLM auf meinem Laptop nicht gerade schnell, aber auch nicht so langsam, dass ich währenddessen einschlafe oder das Interesse an der Antwort verliere. An der CPU-Auslastung im Cockpit auf der linken Seite lässt sich erkennen, dass das LLM durchaus Leistung abruft und die CPU fordert.

Exkurs: Die Studie Energieverbrauch Index-basierter und KI-basierter Websuchmaschinen gibt einen interessanten Einblick in den Ressourcenverbrauch. Leider war ich nicht in der Lage, diese Studie als PDF aufzutreiben.

Mit den Antworten des LLM bin ich zufrieden. Sie decken sich mit meiner Erinnerung und ein kurzer Blick auf die Seite https://www.json.org/json-de.html bestätigt, dass die Aussagen des LLM korrekt sind.

Anmerkung: Der direkte Aufruf der Seite https://json.org, der mich mittels Redirect zu obiger URL führte, hat sicher deutlich weniger Energie verbraucht als das LLM oder eine Suchanfrage in irgendeiner Suchmaschine. Ich merke dies nur an, da ich den Eindruck habe, dass es aus der Mode zu geraten scheint, URLs einfach direkt in die Adresszeile eines Webbrowsers einzugeben, statt den Seitennamen in eine Suchmaske zu tippen.

Ich halte an dieser Stelle fest, der erste kleine Test wird zufriedenstellend absolviert.

KI-Halluzinationen

Da ich einige Zeit im Hochschulrechenzentrum der Universität Bielefeld gearbeitet habe, interessiert mich, was das LLM über meine ehemalige Dienststelle weiß. Im nächsten Video frage ich, wer der Kanzler der Universität Bielefeld ist.

Frage an das LLM: „Who is the chancellor of the Bielefeld University?“

Da ich bis März 2023 selbst an der Universität Bielefeld beschäftigt war, kann ich mit hinreichender Sicherheit sagen, dass diese Antwort falsch ist und das Amt des Kanzlers nicht von Prof. Dr. Karin Vollmerd bekleidet wird. Im Personen- und Einrichtungsverzeichnis (PEVZ) findet sich für Prof. Dr. Vollmerd keinerlei Eintrag. Für den aktuellen Kanzler Dr. Stephan Becker hingegen schon.

Da eine kurze Recherche in der Suchmaschine meines geringsten Misstrauens keine Treffer zu Frau Vollmerd brachte, bezweifle ich, dass diese Person überhaupt existiert. Es kann allerdings auch in meinen unzureichenden Fähigkeiten der Internetsuche begründet liegen.

Bei der vorliegenden Antwort handelt es sich um eine Halluzination der Künstlichen Intelligenz.

Im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) ist eine Halluzination (alternativ auch Konfabulation genannt) ein überzeugend formuliertes Resultat einer KI, das nicht durch Trainingsdaten gerechtfertigt zu sein scheint und objektiv falsch sein kann.

Solche Phänomene werden in Analogie zum Phänomen der Halluzination in der menschlichen Psychologie als von Chatbots erzeugte KI-Halluzinationen bezeichnet. Ein wichtiger Unterschied ist, dass menschliche Halluzinationen meist auf falschen Wahrnehmungen der menschlichen Sinne beruhen, während eine KI-Halluzination ungerechtfertigte Resultate als Text oder Bild erzeugt. Prabhakar Raghavan, Leiter von Google Search, beschrieb Halluzinationen von Chatbots als überzeugend formulierte, aber weitgehend erfundene Resultate.

Quelle: https://de.wikipedia.org/wiki/Halluzination_(K%C3%BCnstliche_Intelligenz)

Oder wie ich es umschreiben möchte: „Der KI-ChatBot demonstriert sichereres Auftreten bei völliger Ahnungslosigkeit.“

Wenn ihr selbst schon mit ChatBots experimentiert habt, werdet ihr sicher selbst schon auf Halluzinationen gestoßen sein. Wenn ihr mögt, teilt doch eure Erfahrungen, besonders jene, die euch fast aufs Glatteis geführt haben, in den Kommentaren mit uns.

Welche Auswirkungen überzeugend vorgetragene Falschmeldungen auf Nutzer haben, welche nicht über das Wissen verfügen, diese Halluzinationen sofort als solche zu entlarven, möchte ich für den Moment eurer Fantasie überlassen.

Ich denke an Fahrplanauskünfte, medizinische Diagnosen, Rezepturen, Risikoeinschätzungen, etc. und bin plötzlich doch ganz froh, dass sich die EU-Staaten auf ein erstes KI-Gesetz einigen konnten, um KI zu regulieren. Es wird sicher nicht das letzte sein.

Um das Beispiel noch etwas auszuführen, frage ich das LLM erneut nach dem Kanzler der Universität und weise es auf seine Falschaussagen hin. Der Chatverlauf ist in diesem Video zu sehen:

ChatBot wird auf Falschaussage hingewiesen

Die Antworten des LLM enthalten folgende Fehler:

  • Professor Dr. Ulrich Heidt ist nicht der Kanzler der Universität Bielefeld
  • Die URL ‚https://www.uni-bielefeld.de/english/staff/‘ existiert nicht
  • Die URL ‚http://www.universitaet-bielefeld.de/en/‘ existiert ebenfalls nicht
  • Die Universität hieß niemals „Technische Universitaet Braunschweig“
  • Sie wurde 2009 auch nicht umbenannt
  • Es gibt nicht 8, sondern 14 Fakultäten

Der Chatverlauf erweckt den Eindruck, dass der ChatBot sich zu rechtfertigen versucht und nach Erklärungen und Ausflüchten sucht. Hier wird nach meinem Eindruck menschliches Verhalten nachgeahmt. Dabei sollten wir Dinge nicht vermenschlichen. Denn unser Chatpartner ist kein Mensch. Er ist eine leblose Blechbüchse. Das LLM belügt uns auch nicht in böser Absicht, es ist schlicht nicht in der Lage, uns eine korrekte Antwort zu liefern, da ihm dazu das nötige Wissen bzw. der notwendige Datensatz fehlt. Daher versuche ich im nächsten Schritt, dem LLM mit InstructLab das notwendige Wissen zu vermitteln.

Wissen und Fähigkeiten hinzufügen und das Modell anlernen

Das README.md im Repository instructlab/taxonomy enthält die Beschreibung, wie man dem LLM Wissen (englisch: knowledge) hinzufügt. Weitere Hinweise finden sich in folgenden Dateien:

Diese Dateien befinden sich auch in dem lokalen Repository unterhalb von ~/instructlab/taxonomy/. Ich hangel mich an den Leitfäden entlang, um zu sehen, wie weit ich damit komme.

Wissen erschaffen

Die Überschrift ist natürlich maßlos übertrieben. Ich stelle lediglich existierende Informationen in erwarteten Dateiformaten bereit, um das LLM damit trainieren zu können.

Da aktuell nur Wissensbeiträge von Wikipedia-Artikeln akzeptiert werden, gehe ich wie folgt vor:

  1. Erstelle das Repository https://github.com/Tronde/instructlab_knowledge_contributions_unibi mit einer README.md, ohne .gitignore und LICENCE
  2. Konvertiere den Wikipedia-Artikel Bielefeld University ohne Bilder und Tabellen in eine Markdown-Datei und füge sie dem in Schritt 1 erstellten Repository unter dem Namen unibi.md hinzu
  3. Füge dem lokalen Taxonomy-Repository neue Verzeichnisse hinzu: mkdir -p university/germany/bielefeld_university
  4. Erstelle in dem neuen Verzeichnis eine qna.yaml und eine attribution.txt Datei
  5. Führe ilab diff aus, um die Daten zu validieren

Der folgende Code-Block zeigt den Inhalt der Dateien qna.yaml und eine attribution.txt sowie die Ausgabe des Kommandos ilab diff:

(venv) [tronde@t14s instructlab]$ cat /home/tronde/src/instructlab/taxonomy/knowledge/university/germany/bielefeld_university/qna.yaml
version: 2
task_description: 'Teach the model the who facts about Bielefeld University'
created_by: tronde
domain: university
seed_examples:
 - question: Who is the chancellor of Bielefeld Universtiy?
   answer: Dr. Stephan Becker is the chancellor of the Bielefeld University.
 - question: When was the University founded?
   answer: |
     The Bielefeld Universtiy was founded in 1969.
 - question: How many students study at Bielefeld University?
   answer: |
     In 2017 there were 24,255 students encrolled at Bielefeld Universtity?
 - question: Do you know something about the Administrative staff?
   answer: |
     Yes, in 2017 the number for Administrative saff was published as 1,100.
 - question: What is the number for Academic staff?
   answer: |
     In 2017 the number for Academic staff was 1,387.
document:
 repo: https://github.com/Tronde/instructlab_knowledge_contributions_unibi.git
 commit: c2d9117
 patterns:
  - unibi.md
(venv) [tronde@t14s instructlab]$ 
(venv) [tronde@t14s instructlab]$ 
(venv) [tronde@t14s instructlab]$ cat /home/tronde/src/instructlab/taxonomy/knowledge/university/germany/bielefeld_university/attribution.txt 
Title of work: Bielefeld University
Link to work: https://en.wikipedia.org/wiki/Bielefeld_University
License of the work: CC-BY-SA-4.0
Creator names: Wikipedia Authors
(venv) [tronde@t14s instructlab]$ 
(venv) [tronde@t14s instructlab]$ 
(venv) [tronde@t14s instructlab]$ ilab diff
knowledge/university/germany/bielefeld_university/qna.yaml
Taxonomy in /taxonomy/ is valid :)
(venv) [tronde@t14s instructlab]$

Synthetische Daten generieren

Aus der im vorherigen Abschnitt erstellten Taxonomie generiere ich im nächsten Schritt synthetische Daten, welche in einem folgenden Schritt für das Training des LLM genutzt werden.

Dazu wird der Befehl ilab generate aufgerufen, während sich das LLM noch in Ausführung befindet. Dieser endet bei mir erfolgreich mit folgendem Ergebnis:

(venv) [tronde@t14s instructlab]$ ilab generate
[…]
INFO 2024-05-28 12:46:34,249 generate_data.py:565 101 instructions generated, 62 discarded due to format (see generated/discarded_merlinite-7b-lab-Q4_K_M_2024-05-28T09_12_33.log), 4 discarded due to rouge score
INFO 2024-05-28 12:46:34,249 generate_data.py:569 Generation took 12841.62s
(venv) [tronde@t14s instructlab]$ ls generated/
discarded_merlinite-7b-lab-Q4_K_M_2024-05-28T09_12_33.log
generated_merlinite-7b-lab-Q4_K_M_2024-05-28T09_12_33.json
test_merlinite-7b-lab-Q4_K_M_2024-05-28T09_12_33.jsonl
train_merlinite-7b-lab-Q4_K_M_2024-05-28T09_12_33.jsonl

Zur Laufzeit werden alle CPU-Threads voll ausgelastet. Auf meinem Laptop dauerte dieser Vorgang knapp 4 Stunden.

Das Training beginnt

Jetzt wird es Zeit, das LLM mit den synthetischen Daten anzulernen bzw. zu trainieren. Dieser Vorgang wird mehrere Stunden in Anspruch nehmen und ich verplane mein Laptop in dieser Zeit für keine weiteren Arbeiten.

Um möglichst viele Ressourcen freizugeben, beende ich das LLM (ilab serve und ilab chat). Das Training beginnt mit dem Befehl ilab train… und dauert wirklich lange.

Nach 2 von 101 Durchläufen wird die geschätzte Restlaufzeit mit 183 Stunden angegeben. Das Ergebnis spare ich mir dann wohl für einen Folgeartikel auf und gehe zum Fazit über.

Fazit

Mit dem InstructLab Getting Started Guide gelingt es in kurzer Zeit, das Projekt auf einem lokalen Linux-Rechner einzurichten, ein LLM auszuführen und mit diesem zu chatten.

KI-Halluzinationen stellen in meinen Augen ein Problem dar. Da LLMs überzeugend argumentieren, kann es Nutzern schwerfallen oder gar misslingen, die Falschaussagen als solche zu erkennen. Im schlimmsten Fall lernen Nutzer somit dummen Unfug und verbreiten diesen ggf. weiter. Dies ist allerdings kein Problem bzw. Fehler des InstructLab-Projekts, da alle LLMs in unterschiedlicher Ausprägung von KI-Halluzinationen betroffen sind.

Wie Knowledge und Skills hinzugefügt werden können, musste ich mir aus drei Guides anlesen. Dies ist kein Problem, doch kann der Leitfaden evtl. noch etwas verbessert werden.

Knowledge Contributions werden aktuell nur nach vorheriger Genehmigung und nur von Wikipedia-Quellen akzeptiert. Der Grund wird nicht klar kommuniziert, doch ich vermute, dass dies etwas mit geistigem Eigentum und Lizenzen zu tun hat. Wikipedia-Artikel stehen unter einer Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License und können daher unkompliziert als Quelle verwendet werden. Da sich das Projekt in einem frühen Stadium befindet, kann ich diese Limitierung nachvollziehen. Ich wünsche mir, dass grundsätzlich auch Primärquellen wie Herstellerwebseiten und Publikationen zugelassen werden, wenn Rechteinhaber dies autorisieren.

Der von mir herangezogene Wikipedia-Artikel ist leider nicht ganz aktuell. Nutze ich ihn als Quelle für das Training eines LLM, bringe ich dem LLM damit veraltetes und nicht mehr gültiges Wissen bei. Das ist für meinen ersten Test unerheblich, für Beiträge zum Projekt jedoch nicht sinnvoll.

Die Generierung synthetischer Daten dauert auf Alltagshardware schon entsprechend lange, das anschließende Training jedoch nochmals bedeutend länger. Dies ist meiner Ansicht nach nichts, was man nebenbei auf seinem Laptop ausführt. Daher habe ich den Test auf meinem Laptop abgebrochen und lasse das Training aktuell auf einem Fedora 40 Server mit 32 GB RAM und 10 CPU-Kernen ausführen. Über das Ergebnis und einen Test des verbesserten Modells werde ich in einem folgenden Artikel berichten.

Was ist mit euch? Kennt ihr das Projekt InstructLab und habt evtl. schon damit gearbeitet? Wie sind eure Erfahrungen?

Arbeitet ihr mit LLMs? Wenn ja, nutzt ihr diese nur oder trainiert ihr sie auch? Was nutzt ihr für Hardware?

Ich freue mich, wenn ihr eure Erfahrungen hier mit uns teilt.

Brave Leo – KI-Browserassistent nun mit Mixtral per Standard

✇BITblokes
Von:jdo
26. Januar 2024 um 09:09

Die Desktop-Version von Brave wurde auf Version 1.62 aktualisiert. Ab sofort benutzt der Browser Mixtral 8x7B als Standard-Language Model (LLM) im eigenen KI-Browserassistenten Leo. Mixtral 8x7B ist ein Open-Source-LLM, das von Mistral AI im vergangenen Dezember veröffentlicht wurde. Es ist schnell und dank der hohen Leistung hat es sich schnell verbreitet. Ferner haben die Entwickler die Benutzerfreundlichkeit von Leo verbessert, indem sie das Onboarding, die Kontextsteuerung, die Formatierung von Eingaben und Antworten und die allgemeine Benutzeroberfläche verbessert haben. Mixtral ab […]

Der Beitrag Brave Leo – KI-Browserassistent nun mit Mixtral per Standard ist von bitblokes.de.

Mistral veröffentlicht freies Sparse-Mixture-of-Experts-LLM

✇VNotes
Von:Viktor Garske
11. Dezember 2023 um 11:22

Das Interessante an den Open-Source-Modellen ist ja, dass sie das umsetzen, was bei den proprietären Modellen gemunkelt wird, aber nicht nachgewiesen werden kann. Mein aktuelles Highlight: Mixture of Experts (MoE).

Im Sommer kamen Behauptungen auf, dass OpenAIs GPT-4 eigentlich aus acht kleineren Modellen besteht, die zusammengeschaltet werden. Dieses Verfahren nennt man auch Ensemble Learning.

Das klassische Beispiel dafür ist Random Forest, wo mehrere Decision Trees parallel zu so einem Ensemble zusammengeschaltet werden. Soll das Ensemble dann eine Klassifikation vornehmen, nimmt jeder Decision Tree mit seinen eigenen Gewichten die Klassifikation vor. Anschließend entscheidet die Mehrheit der Decision Trees im Ensemble, wie das Gesamtmodell nun klassifizieren soll. Analog würde auch eine Regression umgesetzt werden können, als Aggregierungsfunktion kommt dann statt Mehrheitswahl eben sowas wie Mittelwert o. ä. zum Einsatz. Das besondere ist, dass mit Random Forest üblicherweise bessere Vorhersagen erzielt werden können, als mit einem einfachen Decision Tree.

MoE funktioniert in den groben Zügen ähnlich. Es gibt "Experten" (ähnlich wie die Decision Trees bei Random Forest), die dann gewichtet aggregiert werden (Gating). Die Technik ist eigentlich recht alt und viele waren überrascht, dass OpenAI genau so etwas einsetzen soll.

Umso besser, dass Mistral als das europäische LLM-Startup sich der Sache angenommen hat. Anfang des Wochenendes schwirrte schon ein Torrent durchs Netz, heute gibt es dann auch eine offizielle Pressemitteilung zu Mixtral 8x7B. Hierbei handelt es sich um ein "Sparse Mixture of Experts"-Modell (SMoE). Die Gewichte sind wieder offen und unter der Apache 2.0 lizenziert.

Kurz zu den Eckdaten: 32k Token Kontextlänge können verarbeitet werden. Dabei spricht das Modell Englisch, Französisch, Italienisch, Deutsch und Spanisch und wurde auch auf Codegenerierung optimiert. Fine-tuning ist ebenfalls möglich - so wurde bereits eine instruction-following-Variante trainiert.

Im Vergleich zu Llama 2 70B soll es in einer Vielzahl von Benchmarks bessere Ergebnisse abliefern und dabei schneller arbeiten. Die einzelnen Ergebnisse können der Pressemitteilung entnommen werden.

Einen klassischen Downloadlink konnte ich auf die schnelle nicht finden, das Twitter-Profil verweist nur auf die Torrents. Parallel kündigt das Start-up an, einen eigenen Dienst für API-Endpoints anzubieten, sodass ein Deployment auf eigener Infrastruktur nicht mehr zwangsläufig notwendig ist.

Laion: Riesiges Sprachmodell für Deutsch trainiert

✇Linux-Magazin
Von:Sebastian Grüner ／ Golem.de
04. Oktober 2023 um 08:51

Die KI-Forschungsgruppe Laion hat das freie Llama-Modell für Deutsch angepasst. Das soll vor allem die englischsprachige Dominanz brechen.

Zahlreiche große Sprachemodelle (LLMs) wie etwa GPT-4 oder das intern von Google eingesetzte Palm sind zwar mehrsprachig, offene und frei verfügbare Sprachmodelle sind in den allermeisten Fällen jedoch ausschließlich in Englisch verfügbar. Die in Deutschland initiierte offene KI-Forschungsgruppe Laion setzt dem mit LeoLM (Linguistically Enhanced Open Language Model) nun ein deutschsprachiges Modell entgegen.

Das Modell basiert auf dem frei verfügbaren Llama-2-Modell und ist derzeit mit 7 oder 13 Milliarden Parametern nutzbar. Diese Größen dürften sich dank einiger Optimierungen dafür eignen, auch auf heimischen Rechnern und Grafikkarten ausgeführt zu werden, statt ausschließlich im Rechenzentrum. Darüber hinaus heißt es in der Ankündigung, dass ein Modell mit 70 Milliarden Parametern bereits in Arbeit sei. Trainiert wird das Modell mit Unterstützung von HessianAI, einem Forschungsverbund mehrerer hessischer Universitäten, und dessen Supercomputer 42, der mehr als 600 Nvidia A100 Karten nutzt.

Als Grund für die Arbeiten nennen die Beteiligten, dass die Qualität von Llama 2 inzwischen zwar an kommerzielle und proprietäre Modelle heranreiche. Da das Training dafür aber hauptsächlich mit englischsprachigen Daten durchgeführt worden sei, enthalte das Modell zahlreiche Verzerrungen, die etwa auf die US-Kultur oder die Sprache selbst zurückzuführen seien. “Wir versuchen, diese Probleme in der Fallstudie für deutsche Sprache zu lindern, indem wir viele der modernen Techniken anwenden, um ein wirklich fähiges, lokalisiertes und zweisprachiges LLM zu entwickeln”, schreibt Laion dazu.

Das Team passt Llama für Deutsch mit einer zweiten sogenannten Pre-Training-Phase an. Dabei wird das bestehende Llama-Modell auf Grundlage eines weiteren deutschen Text-Korpus weiter trainiert. Dazu wird Oscar genutzt. Zum Überprüfen der Ergebnisse des so trainierten Modells haben die Beteiligten darüber hinaus bisher nur in Englisch verfügbare Benchmarks ins Deutsche übersetzt. Wie zu erwarten liefert LeoLM dabei dann auf Deutsch leicht bessere Ergebnisse, schneidet aber auf Englisch leicht schlechter ab als Llama 2. Dabei seien die Vorteile durch die Verbesserungen für Deutsch aber deutlich wichtiger als die leichten Verschlechterungen für Englisch, was zeige, dass auch bereits gelernte Inhalte mit der genutzten Vorgehensweise erhalten bleiben können.

Der Beitrag Laion: Riesiges Sprachmodell für Deutsch trainiert erschien zuerst auf Linux-Magazin.

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