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Theorie: Parameter in LLMs verstehen

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Theorie: Parameter in LLMs verstehen

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Eine Frage sollte ebenfalls noch geklärt werden: Wie schaffen es eigentlich Large Language Models so gut aus Daten zu lernen? Wir konnten ja bereits klären, es geht um drei Dinge: um Daten, Algorithmen und Rechenleistungen. Und speziell beim Modelltraining liegt der Schlüssel auch in Parametern. Parameter werden während des Trainingsprozesses angepasst und sie sind das Fundament, auf dem ein Large Language Model seine Fähigkeit entwickelt, Muster zu erkennen, Bedeutungen zu verstehen und präzise Vorhersagen zu treffen. Was sind also Parameter? Parameter sind justierbare Werte in einem neuronalen Netzwerk, die wiederum bestimmen, wie Informationen verarbeitet werden. Das Lernen der Parameter findet während des Trainingsprozesses statt. Das Modell optimiert also seine Parameter durch das wiederholte Durchlaufen von großen Datenmengen. Die Parameter speichern also Muster und Zusammenhänge aus den Lerndaten, wodurch das Modell nach dem Training in der Lage ist, neue Eingaben zu…

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