LLM Engineering: Überblick über Tokenisierung, Architektur und Evaluierung
Autor Aliaksei Mikhailiuk, der selbst von Computer Vision zu LLMs gewechselt ist, beschreibt die wichtigsten Konzepte für LLM-Engineers in einem rund 31 Minuten langen Artikel. Der Text gliedert sich von der Textrepräsentation über Modellarchitektur bis hin zu Inferenz und Evaluierung. Im Bereich Tokenisierung erklärt er Byte-Pair-Encoding (BPE) als gängiges Verfahren, das Subword-Einheiten aus häufigen Zeichenpaaren aufbaut. Bei Positional Encodings werden drei Ansätze verglichen: absolute (Sinus/Kosinus), relative (u. a. RoPE – Rotary Positional Embeddings) und gelernte Kodierungen. Die Transformer-Architektur wird mit Multi-Head Attention (Q/K/V-Mechanismus) und positionsweisen Feed-Forward-Netzwerken erklärt. Bekannte Embedding-Modelle wie word2vec, GloVe und BERT werden als Referenzpunkte genannt. Das Ziel des Artikels ist es, ein kohärentes mentales Modell zu vermitteln, das die einzelnen Komponenten in einen praktischen Zusammenhang stellt — von Training-Trade-offs über Inferenz-Bottlenecks bis hin zu Halluzinierungsreduzierung und Prompt Engineering.
- Byte-Pair-Encoding (BPE) startet mit Einzelzeichen und fusioniert schrittweise häufige Tokenpaare zu Subword-Einheiten.
- RoPE (Rotary Positional Embeddings) kodiert Positionen als Vektorrotationen und skaliert besser auf lange Sequenzen.
- Bekannte Embedding-Modelle im Artikel: word2vec, GloVe, BERT.
- Transformer-Block besteht aus Multi-Head Attention (Q, K, V) und positionsweisem Feed-Forward-Netzwerk (FFN).
- Artikel deckt neben Theorie auch praktische Themen ab: Prompt Engineering, Halluzinierungsreduktion, Inferenz-Optimierung.
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