Die Entropie der Ausgabe großer Sprachmodelle: Eine informationstheoretische Perspektive

Dieser Beitrag untersucht die Ausgabe großer Sprachmodelle (LLMs wie ChatGPT) aus einer informationstheoretischen Perspektive. Der Autor berechnet die Entropie jedes Ausgabe-Tokens, um die Sicherheit des Modells bei der Vorhersage des nächsten Tokens zu messen. Experimente zeigen eine niedrigere Entropie (höhere Sicherheit) am Ende von Sätzen oder Wortfragmenten und eine höhere Entropie (mehr Unsicherheit) in beschreibenden Aussagen. Ein Vergleich der Token-Typen bei niedriger versus hoher Entropie zeigt, dass niedrige Entropie oft mit Faktenaussagen (mit Eigennamen) korreliert, während hohe Entropie mit beschreibenden Aussagen korreliert. Ein Beispiel in Tamil wird zur weiteren Veranschaulichung verwendet und betont die Bedeutung, Wahrheit von Falschheit zu unterscheiden.