Das Tokenlimit: Ein Einstieg für Anfänger mit Tipps zum Prompting

In diesem Artikel tauchen wir in die faszinierende Welt der großen Sprachmodelle ein, insbesondere in Modelle auf GPT-Basis. Du wirst lernen, was Tokens sind, wie sie die Leistungsfähigkeit dieser Modelle beeinflussen, und warum Mechanismen wie Self-attention so revolutionär sind. Außerdem geben wir dir praktische Tipps an die Hand, wie du deine Interaktion mit solchen Modellen optimieren kannst.

Was ist ein Token und warum ist er wichtig?

Wenn du das erste Mal von „Token“ im Kontext von Sprachmodellen hörst, mag das Wort vielleicht etwas fremd klingen. Aber keine Sorge, es ist weniger kompliziert, als es sich anhört. Ein Token kann als ein Stück Text betrachtet werden, das ein Modell auf einmal verarbeitet. In der deutschen Sprache könnte ein Token ein Wort, ein Satzzeichen, ein Teil eines Wortes oder sogar nur ein Buchstabe sein. Ein Token kann in verschiedenen Sprachen unterschiedliche Längen haben, z.B. kann es in Englisch oft ein Wort sein, während es in Sprachen wie Chinesisch oft ein Zeichen ist.

Hier wird es interessant: Intern behandeln Sprachmodelle Token als Zahlen. Jeder Token wird durch eine eindeutige Zahl repräsentiert. 

Warum sind Token so wichtig? Sprachmodelle wie GPT-4 arbeiten, indem sie riesige Mengen von Text analysieren und daraus lernen. Wenn sie dann einen neuen Text generieren oder auf eine Anfrage antworten, tun sie dies Token für Token. Stell dir das wie das Legen von Bausteinen vor: Jeder Baustein (oder Token) wird nacheinander platziert, um einen Satz oder Absatz zu bilden.

Warum gibt es ein Tokenlimit und welche Bedeutung hat es?

Stell dir vor, du hättest ein Puzzle, das aus vielen kleinen Teilen besteht. Je mehr Teile du hast, desto komplexer und detailreicher kann das fertige Bild sein, aber es braucht auch mehr Zeit und Raum, um es zusammenzusetzen. Ähnlich verhält es sich mit Tokens in einem Sprachmodell.

Ein Tokenlimit ist, vereinfacht ausgedrückt, die maximale Anzahl von Tokens, die ein Sprachmodell in einer einzigen Eingabe oder Ausgabe verarbeiten kann. Dieses Limit ist notwendig, weil jedes zusätzliche Token mehr Rechenleistung und Speicher erfordert. Ohne ein solches Limit könnten Modelle überfordert werden oder extrem langsam arbeiten.

Ein weiterer Grund für das Tokenlimit ist die Qualität der Generierung. Wenn ein Modell zu viele Informationen auf einmal verarbeiten muss, könnte die Qualität der generierten Texte leiden. Das Tokenlimit stellt sicher, dass das Modell innerhalb seiner optimalen Kapazitäten arbeitet.

Es ist auch wichtig zu beachten, dass das Tokenlimit nicht nur durch die Größe oder Architektur des Modells bestimmt wird, sondern auch durch technische Beschränkungen wie den verfügbaren Speicher.

Wie beeinflusst das Tokenlimit die Leistung und Fähigkeiten eines Modells?

Das Tokenlimit spielt eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung dessen, was ein Sprachmodell leisten kann und was nicht. Hier sind einige der wichtigsten Auswirkungen:

1. Textlänge: Ein offensichtlicher Effekt des Tokenlimits ist die maximale Länge des generierten oder analysierten Textes. Wenn ein Eingabetext das Tokenlimit überschreitet, muss er gekürzt oder in kleinere Abschnitte unterteilt werden.
2. Verständnis von Kontext: Das Tokenlimit kann bestimmen, wie viel Kontext ein Modell bei der Beantwortung von Fragen oder beim Generieren von Text berücksichtigen kann. Ein Modell mit einem höheren Tokenlimit kann mehr Kontext aus einem längeren Textabschnitt erfassen.
3. Rechenzeit und Kosten: Ein höheres Tokenlimit kann zu längeren Rechenzeiten und höheren Kosten führen, da mehr Daten verarbeitet werden müssen.
4. Qualität der Antworten: Wenn ein Modell nahe an seinem Tokenlimit arbeitet, kann die Qualität seiner Antworten beeinträchtigt werden, da es möglicherweise nicht genügend „Raum“ hat, um alle notwendigen Informationen zu berücksichtigen.
5. Integration mit anderen Daten: Einige Anwendungen, wie z.B. die Kombination von Text- und Bilddaten, können das Tokenlimit schneller erreichen, da beide Datenarten in Tokens umgewandelt werden müssen.

Es ist wichtig zu verstehen, dass das Tokenlimit nicht nur eine technische Einschränkung ist, sondern auch direkte Auswirkungen auf die praktische Anwendung von Sprachmodellen hat.

Merksatz: "Das Tokenlimit eines Sprachmodells ist wie das Fassungsvermögen eines Eimers: Es bestimmt, wie viel Information man hineinfüllen kann, bevor es überläuft. Ein größerer Eimer kann mehr aufnehmen, benötigt aber auch mehr Platz und Ressourcen."

Was ist Self-attention und warum ist es wichtig?

„Self-attention“ ist ein Mechanismus, der es einem Sprachmodell ermöglicht, den Fokus oder die „Aufmerksamkeit“ auf bestimmte Teile eines Textes zu legen, während es ihn verarbeitet. Dies kann besonders nützlich sein, um den Kontext zu verstehen und relevante Informationen aus früheren Teilen eines Textes zu gewinnen.

Stell dir vor, du liest einen langen Satz oder Absatz. Während du liest, erinnerst du dich an wichtige Informationen oder Schlüsselwörter, die zuvor erwähnt wurden, und beziehst dich auf sie, um den aktuellen Inhalt besser zu verstehen. Self-attention in Sprachmodellen funktioniert ähnlich: Es erlaubt dem Modell, „zurückzublicken“ und Informationen aus früheren Tokens zu gewichten, um den aktuellen Token besser zu verstehen.

Beispiel 1

Ein einfaches Beispiel: Betrachte den Satz „Anna, die in Berlin lebt, liebt es, den Fernsehturm zu besuchen.“ Wenn das Modell das Wort „die“ verarbeitet, verwendet es den Self-attention Mechanismus, um zu erkennen, dass „die“ sich auf „Anna“ bezieht. 

Wenn in einem nachfolgenden Satz steht „Sie plant, morgen erneut dorthin zu gehen.“, würde das Modell durch den Self-attention Mechanismus verstehen, dass sich „sie“ auf  Anna bezieht, obwohl zwischen den beiden Sätzen möglicherweise andere Informationen stehen.

Beispiel 2

Betrachte die beiden Sätze:

1. „Nach dem langen Spaziergang setzte sich Maria auf die Bank und genoss den Sonnenuntergang.“
2. „Maria ging zur Bank, um Geld abzuheben.“

In beiden Sätzen taucht das Wort „Bank“ auf, aber es hat in jedem Satz eine völlig andere Bedeutung. Im ersten Satz bezieht sich „Bank“ auf eine Sitzgelegenheit im Park, während es im zweiten Satz eine Finanzinstitution meint.

Ein Sprachmodell ohne Self-attention könnte Schwierigkeiten haben, den Kontext richtig zu interpretieren. Doch dank Self-attention kann das Modell den Kontext um das Wort „Bank“ herum berücksichtigen und so die richtige Bedeutung erfassen. Im ersten Satz würde das Modell durch den Kontext „Spaziergang“ und „Sonnenuntergang“ erkennen, dass „Bank“ hier eine Sitzgelegenheit meint. Im zweiten Satz geben Worte wie „Geld“ und „abheben“ den Hinweis, dass es sich um eine Finanzinstitution handelt.

Warum ist Self-attention so revolutionär?

Bevor Modelle wie GPT-3 und GPT-4 die Self-attention Architektur übernommen haben, waren viele Sprachmodelle nicht in der Lage, solch einen tiefen Kontext über lange Textstrecken hinweg zu behalten. Mit Self-attention können Modelle nun komplexere Texte mit tiefem Kontext verarbeiten und dabei kohärentere und genauere Antworten generieren.

Ein wichtiger Punkt dabei ist, dass Self-attention auch das Tokenlimit beeinflusst. Da das Modell für jeden Token in einem Text die Beziehung zu jedem anderen Token berücksichtigt, steigt der Rechenaufwand mit der Anzahl der Tokens exponentiell an. Das ist ein weiterer Grund, warum ein Tokenlimit notwendig ist.

Zusätzliche Überlegungen zur Leistungsfähigkeit von LLMs auf GPT-Basis

Während wir bereits die Bedeutung von Tokens und die Mechanismen wie Self-attention in großen Sprachmodellen untersucht haben, gibt es noch weitere Aspekte, die für das Verständnis dieser Modelle wesentlich sind:

1. Training und Datenmengen: Ein entscheidender Faktor für die Effektivität eines Sprachmodells ist die Menge und Qualität der Daten, mit denen es trainiert wird. Modelle wie GPT-4 wurden mit Billionen von Wörtern trainiert, was ihnen ermöglicht, eine beeindruckende Vielfalt von Kontexten, Sprachen und Nuancen zu erfassen.
2. Optimierung und Feintuning: Nach dem ersten großen Training können Modelle weiterhin für spezifische Aufgaben oder Daten optimiert werden. Durch dieses Feintuning können sie besser in speziellen Anwendungen oder Branchen performen, wobei sie lernen, Tokens in diesen Kontexten effektiver zu interpretieren.
3. Modellgröße und Rechenressourcen: Die schiere Größe eines Modells, oft gemessen in der Anzahl seiner Parameter, bestimmt oft seine Fähigkeiten. Größere Modelle können tiefere und subtilere Muster in Daten erkennen. Aber diese Größe kommt mit einem Preis: Sie erfordern erhebliche Rechenressourcen und Speicher.
4. Limitationen und Voreingenommenheit: Kein Modell ist perfekt. Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten können GPT-Modelle Vorurteile und Ungenauigkeiten aus ihren Trainingsdaten übernehmen. Dies kann dazu führen, dass sie manchmal unerwartete oder sogar fehlerhafte Antworten geben.
5. Zusammenspiel mit anderen Technologien: GPT-Modelle sind nicht allein auf der technologischen Bühne. Es gibt viele andere Modelle, spezialisiert auf Bild-, Audio- oder andere Datentypen. Die Kombination von GPT-Modellen mit diesen Technologien kann zu spannenden und innovativen Anwendungen führen, stellt aber auch neue Herausforderungen in Bezug auf Integration und Datenverarbeitung dar.

Tipps zur Verbesserung Ihrer Prompts mit GPT-basierten Modellen

1. Klare und präzise Anweisungen: Je klarer und präziser du deine Anfrage formulierst, desto wahrscheinlicher wird das Modell genau das liefern, was du willst. Wenn du zum Beispiel nach einer Zusammenfassung eines Textes fragst, sag, wie lang diese Zusammenfassung sein sollte. Aber denk daran, das GPT-Modell wird nicht die exakte Wortzahl treffen!
2. Verwende Kontext: Wenn du eine spezifische oder detaillierte Antwort möchtest, gib dem Modell so viel relevanten Kontext wie möglich. Das nutzt das Self-attention-Feature des Modells optimal.
3. Beachte das Tokenlimit: Wenn du sehr lange Anfragen oder Texte formulierst, könntest du das Tokenlimit des Modells erreichen. In solchen Fällen könnten Teile des Textes abgeschnitten werden. Überlege, ob du den Text kürzen oder aufteilen kannst.
4. Experimentieren und iterieren: Manchmal braucht man mehrere Versuche, um die gewünschte Antwort zu bekommen. Zögere nicht, deine Anfrage leicht zu ändern oder zusätzliche Anweisungen hinzuzufügen, um bessere Ergebnisse zu bekommen.
5. Vermeide Mehrdeutigkeiten: Wenn ein Wort oder Satz mehrdeutig ist, versuche, deine Anfrage so zu formulieren, dass nur eine Interpretation möglich ist.
6. Feedback-Schleifen: Nutze die Antworten des Modells, um weitere Fragen zu stellen oder um das Modell in die gewünschte Richtung zu lenken. Du könntest zum Beispiel mit einer allgemeinen Frage starten und dann, basierend auf der Antwort des Modells, ins Detail gehen.
7. Nutze Vorlagen: Wenn du regelmäßig ähnliche Fragen oder Anfragen hast, erstelle Vorlagen oder Standardsätze, die du als Ausgangspunkt nehmen kannst. Das spart Zeit und sorgt dafür, dass du konstante Ergebnisse bekommst.

Effektive Kommunikation mit GPT-basierten Modellen

Während es faszinierend ist, mit fortschrittlichen Sprachmodellen wie GPT zu interagieren, gibt es einige Best Practices, die beachtet werden sollten, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Höflichkeit vs. Präzision:

Während es menschlich ist, Höflichkeit in unsere Kommunikation einzubauen, benötigt ein GPT-Modell keine eloquenten Umschreibungen oder „Bitte“-Anfragen. Es priorisiert Klarheit und Präzision. Das bedeutet nicht, dass Höflichkeit vermieden werden sollte, aber es ist wichtiger, klar und direkt zu sein.

Die Notwendigkeit klarer Anweisungen:

Bei der Interaktion mit einem LLM wie ChatGPT ist es hilfreich, mindestens die folgenden Informationen in jedem Prompt bereitzustellen:

• Rolle: Legee fest, welche Rolle ChatGPT einnehmen soll. Soll es ein Lehrer, ein Berater oder vielleicht ein Geschichtenerzähler sein?
• Stil: Definiere den gewünschten Stil der Antwort. Soll es formell, informell, humorvoll oder sachlich sein?
• Zielgruppe: Für wen ist die Antwort bestimmt? Ist es ein Kind, ein Experte auf einem bestimmten Gebiet oder die allgemeine Öffentlichkeit?

Weitere nützliche Techniken sind:

• Ansprache und Kanal definieren: Möchtest du die Antwort mündlich oder schriftlich? Ist sie für einen Blogpost, einen Tweet oder einen formellen Bericht?
• Beispiel-Antwort vorgeben: IIndem du ein Beispiel gibst, kannst du das Modell in die richtige Richtung lenken.
• Ausgabe-Format bestimmen: Willst du eine Liste, einen Fließtext oder vielleicht einen Dialog?

Für weitere Tipps und Beispiele kannst Du prompts.chat besuchen.

Vorsicht bei offenen Prompts:

Je weniger spezifisch und leitend Ihre Prompt ist, desto mehr Freiheiten hat das Modell, was oft zu allgemeinen oder unbefriedigenden Antworten führt. Ein offener Prompt wie „schreibe den Text neu“ könnte weniger effektiv sein als ein präziserer wie „präzisiere den Text“. Positive Formulierungen sind ebenfalls nützlich: „schreibe formell“ ist besser als „schreibe nicht informell“.