Large Language Model: Was ist das ?

Seit Ende 2022 und dem weltweiten massiven Einsatz von ChatGPT wecken Sprachmodelle, die auf künstlicher Intelligenz basieren, immer mehr Interesse; sowohl bei der breiten Öffentlichkeit als auch bei Unternehmen.

Was sind also Large Language Models? Wie funktionieren sie? Wozu dienen sie? Was sind ihre Vorteile? Finde die Antworten auf deine Fragen in diesem Artikel.

Was sind Large Language Models ?

Ob wir kommunizieren, uns verbinden, die Welt verstehen oder sie gestalten – Sprache ist entscheidend für unser Menschsein. Was uns charakterisiert? Nicht wirklich. Trotz der Komplexität der menschlichen Sprache sind Maschinen heute dank Large Language Models (LLM) in der Lage, die Feinheiten der Sprache zu verstehen. Indem sie möglichst viele Daten zum Lernen verwenden, haben diese neuen Technologien ein Sprachverständnis entwickelt, das so reichhaltig ist wie nie zuvor. Konkret handelt es sich dabei um ein transformationsbasiertes neuronales Netz. Diese grundlegenden Modelle nutzen generative KI (genauer gesagt Deep Learning) für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und die Generierung natürlicher Sprache (NLG).

Wie funktionieren die wichtigsten Sprachmodelle?

Da Large Language Models die Komplexität der menschlichen Sprache erlernen sollen, werden sie mit einer großen Menge an Daten (wie Text, Bilder, Videos, Reden, strukturierte Daten…) vortrainiert. Je mehr Parameter ein LLM verwendet, desto besser ist seine Leistung. Große Sprachmodelle erfordern daher umfangreiche Daten-, Rechen- und technische Ressourcen. Dies gilt insbesondere für die Pre-Training-Phase. In dieser Phase müssen große Sprachmodelle die grundlegenden sprachlichen Aufgaben und Funktionen erlernen. Sobald das Lernmodell vortrainiert ist, kann es mit neuen, spezifischen Daten trainiert werden. Ziel ist es, seine Fähigkeiten für bestimmte Anwendungsfälle zu verfeinern. Man spricht dann von der Fine-Tuning-Methode. Diese Phase des Lernens erfordert weniger Daten und Energie. ?Auch interessant:

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Wozu dienen Large Language Models ?

Large Language Models können für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden. Zum Beispiel:

• Fragen und Antworten ;
• Die Analyse von Gefühlen ;
• Die Extraktion von Informationen ;
• Die Erfassung von Bildern ;
• Die Erkennung von Objekten ;
• Die Verfolgung von Anweisungen ;
• Die Texterzeugung ;
• Die Zusammenfassung von Text ;
• Die Erstellung von Inhalten;
• Chatbots, virtuelle Assistenten und Konversations-KI (typischerweise der Fall bei der Open-Source-Software Chat GPT) ;
• Übersetzungen;
• Prädiktive Analysen;
• Betrugserkennung ;
• Etc.

Aufgrund ihrer vielfältigen Funktionen eignen sich die Large Language Models für alle Branchen (Banken, Logistik, Gesundheitswesen, Industrie usw.).

Was sind die Vorteile von Large Language Models ?

Large Language Models sind für Organisationen ein wahrer Segen. Sie bieten die Möglichkeit,

Prozesse zu automatisieren

Mithilfe von Large Language Models können viele Prozesse automatisiert werden, z. B. Kundenservice, Texterstellung, Vorhersagen und Klassifizierung. Wenn die Mitarbeiter von diesen zeitraubenden Aufgaben befreit sind, können sie sich auf wertvollere Tätigkeiten konzentrieren, die echtes menschliches Fachwissen erfordern. Die Automatisierung durch Large Language Models reduziert also die Zeit für manuelle Arbeit und die damit verbundenen Kosten.

Individualisierung fördern

Mithilfe von Chatbots und virtuellen Assistenten, die Large Language Models verwenden, ist es möglich, einen rund um die Uhr verfügbaren Kundenservice anzubieten. Diese können große Datenmengen verarbeiten, um das Verhalten und die Vorlieben der Kunden zu verstehen. Auch wenn es um die automatisierte Erstellung von Inhalten geht, sind Sprachmodelle durchaus in der Lage, die Interaktionen dank der im Vorfeld durchgeführten Trainings zu personalisieren. Zwischen Personalisierung und Verfügbarkeit steigt die Kundenzufriedenheit.

Die Genauigkeit der Aufgaben erhöhen

Indem sie große Datenmengen verarbeiten, verbessern LLMs die Genauigkeit von Vorhersage- und Klassifizierungsaufgaben. Nach einer Umfrage zur Kundenzufriedenheit kann ein Large Language Model z. B. Tausende von Kundenmeinungen analysieren, um die Stimmung hinter jeder einzelnen zu verstehen. Es kann genauer erkennen, ob eine Kundenmeinung positiv, negativ oder neutral ist.

Was sind die Grenzen und Herausforderungen von Large Language Models ?

Trotz all der Vorteile, die LLMs bieten, solltest du dir jedoch auch ihrer Grenzen bewusst sein. Zu wissen:

• Verzerrungen: Die Fähigkeiten von Sprachmodellen sind auf die Textdaten beschränkt, mit denen sie trainiert werden. Dadurch können falsche Informationen, Vorurteile oder sogar giftige Sprache entstehen.
• Das Kontextfenster: Jedes large language model verfügt nur über eine bestimmte Menge an Speicher. Ab einer bestimmten Anzahl von Input-Tokens können sie die geforderten Aufgaben nicht mehr erfüllen.
• Die Kosten: Die Entwicklung großer Sprachmodelle erfordert sehr hohe Investitionen (Computersysteme, Humankapital, Energie…).
• Umweltbelastung: LLM-Projekte benötigen Hunderte von Servern, um zu funktionieren. Diese verbrauchen eine enorme Menge an Energie und verursachen einen erheblichen CO2-Fußabdruck.

Was wir uns merken sollten:

• Large Language Models sind neuronale Netze, die riesige Datenmengen verwenden, um die menschliche Sprache zu verstehen.
• Die enorme Entwicklung dieser LLMs ermöglicht es, extrem vielfältige und zunehmend komplexe Aufgaben zu bewältigen.
• Während diese großen Sprachmodelle für Unternehmen von Vorteil sind, sollte man sich jedoch ihrer Grenzen bewusst sein (Auswirkungen auf die Umwelt, Kosten, Verzerrungen, …).