Was ist ein Large Language Model (LLM)?

Große Sprachmodelle sind das Rückgrat der generativen KI und treiben Fortschritte in Bereichen wie Inhaltserstellung, Sprachübersetzung und Konversations-KI voran.

Ein Large Language Model (LLM) ist ein maschinelles Lernmodell, das darauf ausgelegt ist, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren . LLMs werden mithilfe enormer Datenmengen und Deep-Learning -Techniken trainiert und können die Bedeutung und den Kontext von Wörtern erfassen. Dies macht LLMs zu einer Schlüsselkomponente generativer KI- Tools, die es Chatbots ermöglichen , mit Benutzern zu sprechen, und Textgeneratoren , die beim Schreiben und Zusammenfassen helfen.

Was ist ein großes Sprachmodell? 

Ein großes Sprachmodell ist eine Art Grundlagenmodell, das anhand riesiger Datenmengen trainiert wird , um die menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.

Es funktioniert, indem es eine Eingabeaufforderung oder Frage empfängt und dann mithilfe neuronaler Netzwerke wiederholt das nächste logische Wort vorhersagt und eine sinnvolle Ausgabe generiert. Dazu sind LLMs auf Petabyte an Daten angewiesen und bestehen normalerweise aus mindestens einer Milliarde Parametern. Mehr Parameter bedeuten im Allgemeinen, dass ein Modell ein komplexeres und detaillierteres Sprachverständnis hat.

Große Sprachmodelle basieren auf Transformerarchitekturen auf Basis neuronaler Netzwerke , um die Beziehungen zwischen Wörtern in Sätzen zu verstehen. Transformer verwenden Encoder zur Verarbeitung von Eingabesequenzen und Decoder zur Verarbeitung von Ausgabesequenzen. Beides sind Schichten innerhalb des neuronalen Netzwerks.

Warum sind große Sprachmodelle wichtig? 

Die heutigen LLMs sind das Ergebnis jahrelanger Innovation im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung und künstlichen Intelligenz und sind über Schnittstellen wie ChatGPT von OpenAI und Gemini von Google zugänglich . Sie bilden die Grundlage für generative KI-Tools und die Automatisierung sprachbezogener Aufgaben und revolutionieren unsere Lebens-, Arbeits- und Schaffensweise.

Wie funktionieren große Sprachmodelle?

LLMs funktionieren, indem sie (1) eine Eingabe wie einen Befehl oder eine Abfrage erhalten, (2) aus umfangreichen Trainingsdaten gewonnenes Wissen anwenden und dann (3) neuronale Netzwerke verwenden, um kontextrelevante Ausgaben genau vorherzusagen und zu generieren.
 

1. Große Datenmengen sammeln 

LLMs müssen zunächst anhand von Petabytes an Textdaten trainiert werden. Normalerweise handelt es sich dabei um unstrukturierte Daten , die aus dem Internet zusammengekratzt und mit minimaler Bereinigung oder Kennzeichnung verwendet wurden. Der Datensatz kann Wikipedia-Seiten, Bücher, Social-Media-Threads und Nachrichtenartikel enthalten – insgesamt Billionen von Wörtern, die als Beispiele für Grammatik, Rechtschreibung und Semantik dienen.

2. Training der Sprachmodelle

Dann folgt der eigentliche Trainingsprozess, bei dem das Modell lernt, das nächste Wort in einem Satz basierend auf dem Kontext der vorhergehenden Wörter vorherzusagen. 

Beim Training weist die Architektur des Transformer-Modells einer Zeichenfolge, die tokenisiert wurde, einen Wahrscheinlichkeitswert zu. Das bedeutet, dass sie in kleinere Zeichenfolgen zerlegt und numerisch dargestellt wurde. Dadurch werden bestimmte Zeichen, Wörter und Ausdrücke gewichtet, was dem LLM hilft, Beziehungen zwischen bestimmten Wörtern oder Konzepten zu erkennen und die umfassendere Botschaft insgesamt zu verstehen. 

„Wenn Sie den Ausdruck ‚Ich werde‘ eingeben, sagt er etwas voraus wie ‚Ich werde überleben‘, ‚Ich werde dich immer lieben‘, ‚Ich werde mich an dich erinnern‘“, sagte Mikayel Harutyunyan, CMO des KI-Unternehmens Activeloop , gegenüber Built In. „Der Algorithmus versucht im Grunde abzuschätzen, welches [Wort] sich am besten in diesen bestimmten Text einfügt.“

Das Training erfolgt durch unüberwachtes Lernen , bei dem das Modell anhand seiner Trainingsdaten selbstständig die Regeln und die Struktur einer bestimmten Sprache lernt. Mit der Zeit wird es immer besser darin, die Muster und Beziehungen innerhalb der Daten selbstständig zu erkennen. 

„Sie müssen [LLMs] nicht beibringen, wie sie das Problem lösen. Sie müssen ihnen nur genügend Beispiele für richtige und falsche Antworten zeigen, und das Modell versteht es normalerweise“, sagte Vinod Iyengar, Produkt-VP des KI-Unternehmens ThirdAI , gegenüber Built In.

3. Modellausgaben generieren

Schließlich erreicht das LLM den Punkt, an dem es den Befehl oder die Abfrage eines Benutzers verstehen und eine kohärente und kontextrelevante Antwort generieren kann – eine Fähigkeit, die für ein breites Spektrum von Textgenerierungsaufgaben genutzt werden kann.

Typen großer Sprachmodelle

Es gibt viele unterschiedliche Typen großer Sprachmodelle, jedes mit seinen eigenen, besonderen Fähigkeiten, die es für bestimmte Anwendungen ideal machen.
 

Zero-Shot-Lernmodell

Zero-Shot-Lernmodelle sind in der Lage, Aufgaben zu verstehen und auszuführen, mit denen sie noch nie zuvor konfrontiert wurden. Sie benötigen keine spezifischen Beispiele oder Schulungen für jede neue Aufgabe. Stattdessen wenden sie ihr allgemeines Sprachverständnis an, um Dinge sofort herauszufinden. VideoPoet ist ein Beispiel für ein Zero-Shot-Lernmodell.

„Wenn Sie ein Zero-Shot-LLM haben und ihm eine Eingabeaufforderung geben wie: ‚Übersetzen Sie den folgenden englischen Text ins Französische: Das Wetter ist heute schön‘, kann das Modell die Übersetzung generieren, ohne jemals speziell für Übersetzungsaufgaben trainiert worden zu sein“, sagte Beerud Sheth, CEO des Konversations-KI- Unternehmens Gupshup , gegenüber Built In.

Feinabgestimmtes Modell

Feinabgestimmte Modelle sind im Wesentlichen Zero-Shot-Learning-Modelle, die mithilfe zusätzlicher, domänenspezifischer Daten trainiert wurden, damit sie eine bestimmte Aufgabe besser ausführen oder sich in einem bestimmten Fachgebiet besser auskennen. Feinabstimmung ist ein überwachter Lernprozess , d. h., es wird ein Datensatz mit gekennzeichneten Beispielen benötigt, damit das Modell das Konzept genauer identifizieren kann. GPT 3.5 Turbo ist ein Beispiel für ein großes Sprachmodell, das feinabgestimmt werden kann. 

Wenn Sie möchten, dass ein Modell genauere medizinische Diagnosen erstellt, muss es anhand eines großen Datensatzes medizinischer Aufzeichnungen optimiert werden. Oder wenn Sie möchten, dass ein Modell Marketinginhalte generiert, die auf die Marke eines bestimmten Unternehmens abgestimmt sind, muss es anhand der Daten dieses Unternehmens trainiert werden.   

Multimodales Modell 

Multimodale Modelle können mithilfe komplexer Algorithmen und neuronaler Netzwerke nicht nur Text, sondern auch Bilder, Videos und sogar Audio verarbeiten. „Sie integrieren Informationen aus verschiedenen Quellen, um Inhalte zu verstehen und zu generieren, die diese Modalitäten kombinieren“, sagte Sheth. Ein Beispiel für ein großes multimodales Modell ist GPT-4 .

Sprachdarstellungsmodell

Sprachrepräsentationsmodelle sind darauf spezialisiert, Sequenzdaten Repräsentationen zuzuweisen und Maschinen dabei zu helfen, den Kontext von Wörtern oder Zeichen in einem Satz zu verstehen. Diese Modelle werden häufig für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung verwendet. Beispiele hierfür sind die Sprachmodelle BERT und RoBERTa.

Große Sprachmodellanwendungen

Große Sprachmodelle sind in einem breiten Spektrum von Anwendungsfällen in verschiedenen Branchen anwendbar. Im Folgenden finden Sie einige der gängigsten Anwendungen dieser Technologie.
 

Textgenerierung

LLMs können Text zu praktisch jedem Thema generieren, sei es eine Bildunterschrift für Instagram, ein Blogbeitrag oder ein Krimi. Darüber hinaus sind diese Modelle auch gut für das, was Iyengar „Stilübertragung“ nennt. Das heißt, sie können bestimmte Stimmen und Stimmungen nachahmen – so könnten Sie beispielsweise ein Pfannkuchenrezept im Stil von William Shakespeare erstellen. 

Codegenerierung

LLMs können ein nützliches Werkzeug sein , das Entwicklern beim Schreiben von Code, beim Auffinden von Fehlern in vorhandenem Code und sogar beim Übersetzen zwischen verschiedenen Programmiersprachen hilft. Sie können auch Fragen zum Coden in einfacher Sprache beantworten. 

Inhaltsabruf und -zusammenfassung

LLMs sind hervorragend darin, wichtige Informationen aus umfangreichen Dokumenten zusammenzufassen und abzurufen. Ein Anwalt kann beispielsweise einen LLM verwenden , um Verträge zusammenzufassen oder im Offenlegungsprozess wichtige Informationen aus Tausenden von Seiten Beweismaterial zu extrahieren.

Konversations-KI

LLMs ermöglichen es KI-Assistenten , Gespräche mit Benutzern natürlicher und flüssiger zu führen als ältere Chatbot-Generationen. Durch Feinabstimmung können sie auch auf ein bestimmtes Unternehmen oder einen bestimmten Zweck zugeschnitten werden, sei es Kundensupport oder finanzielle Unterstützung. 

Sprachübersetzung

LLMs sind gut darin, schnelle und genaue Übersetzungen von Texten aller Art zu liefern. Ein Modell kann auch auf ein bestimmtes Thema oder eine bestimmte geografische Region abgestimmt werden, sodass es in seinen Übersetzungen nicht nur wörtliche Bedeutungen, sondern auch Fachjargon, Umgangssprache und kulturelle Nuancen vermitteln kann.

Vorteile großer Sprachmodelle

Große Sprachmodelle sind dank ihrer zahlreichen Vorteile zu einem der heißesten Bereiche in der Technologie geworden.
 

L LMs sind vielseitig und anpassbar

LL.M.-Abschlüsse sind wahrscheinlich am besten für ihre Vielseitigkeit bekannt. Sie können alle Arten von Aufgaben übernehmen, vom Schreiben von Geschäftsvorschlägen bis hin zum Übersetzen ganzer Dokumente. Ihre Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren, stellt außerdem sicher, dass sie für bestimmte Anwendungen und Branchen fein abgestimmt und maßgeschneidert werden können. Insgesamt bedeutet diese Anpassungsfähigkeit, dass jede Organisation oder Einzelperson diese Modelle nutzen und an ihre individuellen Bedürfnisse anpassen kann playwright.

LLMs können zeitaufwändige Aufgaben beschleunigen

Typischerweise generieren LLMs Antworten in Echtzeit und erledigen Aufgaben, für die Menschen normalerweise Stunden, Tage oder Wochen benötigen würden, in Sekundenschnelle. 

Diese Modelle können Hunderte von Seiten an Dokumenten oder umfangreiche Datensätze durchforsten und automatisch wertvolle Erkenntnisse daraus extrahieren. Sie können 100 individuell einzigartige Marketing-E-Mails (einschließlich Betreffzeilen) als Antwort auf eine einzeilige Aufforderung verfassen. Das Ergebnis ist, dass LLMs routinemäßige, zeitaufwändige Aufgaben automatisieren können, sodass den Mitarbeitern mehr Zeit für komplexere und strategischere Aufgaben bleibt.

LLMs werden ständig verbessert

LLMs können kontinuierlich lernen und sich weiterentwickeln, wenn ihnen neue Daten zur Verfügung stehen. Wenn Sprachmodelle auf neue Informationen stoßen, können sie ihr Verständnis für sich entwickelnde Umstände und sprachliche Veränderungen dynamisch verfeinern und so ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern.

LLMs haben scheinbar endlose Anwendungsmöglichkeiten

Da sie so vielseitig sind und ständig verbessert werden können, scheinen die Anwendungsmöglichkeiten für LLMs unendlich. Vom Schreiben von Songtexten bis hin zur Unterstützung bei der Entdeckung und Entwicklung von Medikamenten werden LLMs auf vielfältige Weise eingesetzt . Und während sich die Technologie weiterentwickelt, werden die Grenzen dessen, was diese Modelle leisten können, ständig erweitert, was innovative Lösungen für alle Facetten des Lebens verspricht.

Herausforderungen großer Sprachmodelle

Dennoch sind LLMs sicherlich nicht perfekt. Wie jede Technologie bringen sie eine ganze Reihe von Herausforderungen und Nachteilen mit sich.
 

L LMs können ungenaue Antworten erzeugen

LLMs haben oft Probleme mit gesundem Menschenverstand, Argumentation und Genauigkeit, was dazu führen kann, dass sie unbeabsichtigt falsche oder irreführende Antworten generieren – ein Phänomen, das als KI-Halluzination bekannt ist. Vielleicht noch beunruhigender ist, dass es nicht immer offensichtlich ist, wenn ein Modell Fehler macht. Allein durch die Art ihres Designs verpacken LLMs Informationen in eloquente, grammatikalisch korrekte Aussagen, sodass ihre Ergebnisse leicht als Wahrheit akzeptiert werden können. Man darf jedoch nicht vergessen, dass Sprachmodelle nichts anderes sind als hochentwickelte Engines zur Vorhersage des nächsten Wortes.

„Sie versuchen vorherzusagen, welches Wort oder welcher Token statistisch gesehen am korrektesten ist“, sagte Harutyunyan von Activeloop. „Sie könnten auf etwas stoßen, das vernünftig klingt, aber nicht der Wahrheit entspricht.“

LLMs neigen dazu, voreingenommen zu sein

Wenn ein LLM mit Trainingsdaten gefüttert wird, übernimmt es alle in diesen Daten vorhandenen Verzerrungen , was zu verzerrten Ergebnissen führt , die weitaus größere Konsequenzen für die Menschen haben können, die sie verwenden. Schließlich spiegeln Daten tendenziell die Vorurteile wider, die wir in der Welt sehen, und umfassen oft verzerrte und unvollständige Darstellungen von Menschen und ihren Erfahrungen. Wenn also ein Modell auf dieser Grundlage erstellt wird, wird es diese Unvollkommenheiten unweigerlich widerspiegeln und sogar verstärken. Dies könnte im besten Fall zu anstößigen oder ungenauen Ergebnissen und im schlimmsten Fall zu Vorfällen automatisierter KI-Diskriminierung führen .

LLMs wecken Plagiatsbedenken

Einige Unternehmen verwenden urheberrechtlich geschütztes Material für Trainingsdaten. Die Rechtmäßigkeit dieser Vorgehensweise wird derzeit diskutiert, da sie auf Bundesebene noch nicht eindeutig geklärt ist. Dies hat eine größere Debatte – und sogar einige Klagen – unter Nachrichtenagenturen , Autoren und verschiedenen anderen kreativen Köpfen ausgelöst , die befürchten, dass diese Modelle Antworten erzeugen, die ihrer Arbeit ähneln oder diese sogar schlichtweg kopieren. Dies wirft ethische und rechtliche Bedenken hinsichtlich der Balance zwischen geistigen Eigentumsrechten, Plagiaten und dem Stand der Fair-Use -Doktrin auf. Inzwischen hat das US-amerikanische Copyright Office unmissverständlich erklärt , dass KI-generierte Werke nicht urheberrechtlich geschützt werden können.

Die Ergebnisse eines LLM sind nicht immer erklärbar

Probleme wie Halluzinationen, Voreingenommenheit und Plagiat bei KI zu lösen, wird in Zukunft nicht einfach sein, wenn man bedenkt, dass es sehr schwierig (wenn nicht manchmal sogar unmöglich) ist, genau herauszufinden, wie oder warum ein Sprachmodell eine bestimmte Antwort erzeugt hat. Dies gilt sogar für KI-Experten , die diese Algorithmen und die komplexen mathematischen Muster, mit denen sie arbeiten, besser verstehen als jeder andere. 

„Bei 100 Milliarden Parametern, die alle funktionieren und miteinander interagieren, ist es wirklich schwer zu sagen, welcher Parametersatz zu einer bestimmten Reaktion beiträgt“, sagte Iyengar von ThirdAI.

LLMs stehen vor regulatorischen Herausforderungen 

Die Bundesgesetzgebung zum Einsatz großer Sprachmodelle in den USA und anderen Ländern befindet sich noch in der Entwicklung, was es schwierig macht, in Urheberrechts- und Datenschutzfällen eine absolute Schlussfolgerung zu ziehen. Aus diesem Grund ist die Gesetzgebung je nach Land, Bundesstaat oder Region unterschiedlich und stützt sich bei Entscheidungen oft auf frühere ähnliche Fälle. Es gibt auch nur wenige staatliche Vorschriften für den Einsatz großer Sprachmodelle in risikoreichen Branchen wie dem Gesundheits- oder Bildungswesen, was den Einsatz von KI in diesen Bereichen potenziell riskant macht.

LLMs tragen zu Umweltbelangen bei

Das Trainieren von Deep-Learning-Modellen erfordert eine beträchtliche Menge an Rechenleistung und hinterlässt oft einen ziemlich großen CO2- und Wasser-Fußabdruck.

Eine Forschungsarbeit aus dem Jahr 2019 ergab, dass allein durch das Training eines einzigen Modells mehr als 280.000 Kilogramm Kohlendioxid ausgestoßen werden können – fast das Fünffache der Emissionen eines durchschnittlichen amerikanischen Autos über seine gesamte Lebensdauer, einschließlich der Herstellung des Autos selbst. Eine Arbeit aus dem Jahr 2023 ergab, dass für das Training des Sprachmodells GPT-3 die Rechenzentren von Microsoft täglich 700.000 Liter Frischwasser verbrauchen mussten.

Natürlich hat sich künstliche Intelligenz auch im Kampf gegen den Klimawandel als nützliches Instrument erwiesen . Und es wird daran gearbeitet, den Wasser- und CO2-Fußabdruck von LLMs zu reduzieren. Doch die Doppelwirkung der KI auf unsere Welt zwingt Forscher, Unternehmen und Anwender dazu, sich Gedanken darüber zu machen, wie diese Technologie in Zukunft eingesetzt werden soll.

Häufig gestellte Fragen