In diesem Blog diskutieren wir die Herausforderungen bezüglich der Begrenzung der Textlänge bei der Verwendung von Large Language Models (LLMs). Diese Modelle, wie zum Beispiel GPT, besitzen bemerkenswerte Fähigkeiten zur Generierung von Texten, können jedoch Schwierigkeiten bei der Vorhersage und Kontrolle der Länge ihrer Ausgaben haben.
Herausforderungen bei der Begrenzung der Textlänge:
LLMs wie GPT sind aufgrund ihrer Architektur und Trainingsmethoden darauf ausgelegt, Texte zu generieren, die den menschlichen Schreibstil und die menschliche Logik nachahmen. Dies führt jedoch zu einigen Herausforderungen, wenn es darum geht, die Länge der generierten Texte zu kontrollieren. Hier sind einige der Hauptprobleme:
1. Verarbeitung von Kontextinformationen: LLMs analysieren den Kontext des Eingabetextes, um relevante und kohärente Ausgaben zu generieren. Dieser Prozess kann jedoch dazu führen, dass zusätzlichen Informationen zur Kontexterklärung eingebaut werden, welche die gewünschte Textlänge überschreiten können. Wenn wir zum Beispiel einen Hinweis wie “Beschreiben Sie die Geschichte und Bedeutung des Eiffelturms in 100 Wörtern” geben, könnte ein LLM einen detaillierten historischen Bericht liefern, der über das angegebene Wortlimit hinausgeht und die Antwort länger macht als gewünscht.
2. Kreative Ausdrucksweise: LLMs haben einen kreativen Aspekt, der es ihnen ermöglicht, einzigartige und originelle Texte zu produzieren. Gelegentlich führt diese Kreativität zur Entwicklung von Ideen oder zur Aufnahme zusätzlicher Informationen, die über das hinausgehen, was in einer begrenzten Textlänge strikt notwendig wäre. Wenn ein LLM zum Beispiel aufgefordert wird, eine prägnante Produktbeschreibung in 50 Wörtern zu verfassen, könnte es eine fesselnde Erzählung mit lebendigen Details generieren, die die Längenbeschränkung überschreitet und eine ansprechendere, aber längere Beschreibung liefert.
3. Fehlende Vorhersagbarkeit der Ausgabelänge: LLMs sind nicht speziell darauf ausgelegt, die Länge ihrer Ausgaben präzise vorherzusagen. Obwohl bestimmte Maßnahmen ergriffen werden können, um die Wahrscheinlichkeit längerer Texte zu verringern, bleibt die genaue Kontrolle über die Länge schwierig. Wenn wir beispielsweise eine maximale Längenbeschränkung von 200 Wörtern für ein Dokument festlegen, können die Ausgaben je nach Komplexität des Themas und der Interpretation des LLMs von 150 bis 230 Wörtern reichen. Dies ist kein erwünschtes Ergebnis, wenn bestimmte Ausgabelängen mit oberen oder unteren Grenzen erreicht werden sollen. Manchmal trifft sogar beides zu, zum Beispiel wenn es um Google-Anzeigen geht. Sie haben eine Obergrenze, die von Google vorgegeben wird, aber auch eine Untergrenze, die Sie erreichen möchten, um bei den Suchergebnissen mehr Platz einzunehmen und Ihren Qualityscore zu verbessern.
Warum das LLM seine eigene Ausgabelänge nicht begrenzen kann:
Modelle wie GPT sind gut darin, Antworten zu generieren, die intelligent klingen. Sie sind jedoch nicht in der Lage, ihre eigene Ausgabe vorherzusagen. Das bedeutet, dass das Modell, wenn es mit der Generierung seiner Antwort beginnt, nicht weiß, wo diese Antwort enden wird. Dies ist ein Problem, da das Ende der Ausgabe berücksichtigt werden muss, wenn alle wichtigen Punkte vor diesem Ende erklärt werden sollen. Aber weil diese LLMs Buchstabe für Buchstabe oder Wort für Wort generieren, wissen sie nicht, was als nächstes kommt. Selbst der “.” am Ende eines Satzes ist nur das Token welches sie als nächstes für am wahrscheinlichsten halten. Dies ist eine inhärente Logik von LLMs und sogar von maschinellem Lernen. Um dieses Hindernis zu überwinden, können wir einige Schritte unternehmen, um die Ausgabelänge zu begrenzen.
Wie man dennoch die Textlänge beeinflussen kann:
Trotz der Herausforderungen bei der Kontrolle der Textlänge in LLMs können mehrere Ansätze angewendet werden, um Einfluss zu üben:
1. Kontextsensitive Eingabe: Durch Bereitstellung präziser und spezifischer Eingaben, die den Kontext und die gewünschten Informationen definieren, kann die Wahrscheinlichkeit von überflüssigem Text minimiert werden. Wenn wir zum Beispiel eine prägnante Zusammenfassung eines Buches wünschen, können wir dem LLM eine spezifische Frage wie “Fassen Sie die Hauptgeschichte, die Charaktere und die Themen des Buches ‘Wer die Nachtigall stört’ in 100 Wörtern zusammen” stellen. Diese klare Eingabe bringt das Model dazu, sich auf die wesentlichen Aspekte innerhalb der vorgegebenen Wortgrenze zu konzentrieren.
2. Temperatursteuerung: Der “Temperatur”-Parameter eines LLMs beeinflusst die Zufälligkeit und Vielfalt seiner Ausgaben. Eine niedrigere Temperatur (z. B. 0,5) erzeugt konservativere und vorhersehbarere Texte, während eine höhere Temperatur (z. B. 1,0) zu größerer Vielfalt und Kreativität führt. Wenn zum Beispiel Antworten auf eine Schreibaufforderung generiert werden, kann eine niedrigere Temperatur das LLM vorsichtiger machen und weniger dazu neigen lassen, lange oder abschweifende Texte zu erzeugen. Somit wird die Wahrscheinlichkeit erhöht, die gewünschte Länge einzuhalten.
3. Eingabebeschränkungen: Es ist möglich, die Eingabe, die dem LLM zur Verfügung gestellt wird, durch die Implementierung spezifischer Einschränkungen zu begrenzen. Durch Verwendung von Platzhaltern für bestimmte Abschnitte des Textes wird sichergestellt, dass sich das LLM an diese Richtlinien hält und die Wahrscheinlichkeit von ausführlichen oder abschweifenden Texten verringert wird. Wenn wir zum Beispiel das LLM bitten, einen kurzen Geschäftsvorschlag zu generieren, können wir die Eingabe mit festen Abschnitten wie “Einführung”, “Produktbeschreibung” und “Fazit” strukturieren, um sicherzustellen, dass das LLM prägnante Informationen in jedem Abschnitt liefert.
4. Post-Processing und Zusammenfassung: Nachdem der Text mit Hilfe des LLMs generiert wurde, können Nachbearbeitungstechniken angewendet werden, um ihn auf die gewünschte Länge zu kürzen. Dies kann manuelle Überarbeitung oder die Verwendung von Zusammenfassungsalgorithmen zur Extraktion von Schlüsselpunkten und wesentlichen Informationen umfassen, um einen präziseren Text zu gewährleisten. Wenn das LLM zum Beispiel ein langes Forschungspapier generiert, kann ein Redakteur Zusammenfassungstechniken verwenden, um die Hauptergebnisse und Schlussfolgerungen zu extrahieren und den Inhalt auf die gewünschte Länge zu kürzen, während die wesentlichen Informationen erhalten bleiben.
Fazit: Die Begrenzung der Textlänge bei der Verwendung von Large Language Models wie GPT kann eine Herausforderung darstellen. Die Bewältigung der Herausforderungen bei der Begrenzung der Textlänge in LLMs benötigt strategische Ansätze. Durch die Bereitstellung von kontextspezifischen Eingaben, die Verwendung von Temperaturregelung, die Implementierung von Eingabe-Beschränkungen und die Nutzung von Nachbearbeitungs- und Zusammenfassungstechniken können wir Einfluss auf die Textlänge ausüben. Diese Strategien ermöglichen es uns, präzise und qualitativ hochwertige Ausgaben von Large Language Models zu erhalten und gleichzeitig die Kontrolle über die Textlänge zu behalten.
Wenn Sie mehr über dieses Thema erfahren möchten, werfen Sie einen Blick auf unsere anderen Beiträge oder kontaktieren Sie uns direkt.
Leave a Reply