Große Sprachmodelle (LLMs): Was sie sind und wie sie funktionieren

Veröffentlicht: 2024-06-17

Im sich schnell verändernden Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) haben sich große Sprachmodelle (LLMs) schnell zu einer grundlegenden Technologie entwickelt. In diesem Artikel erfahren Sie mehr darüber, was LLMs sind, wie sie funktionieren, welche verschiedenen Anwendungen sie haben und welche Vorteile und Einschränkungen sie haben. Außerdem erhalten Sie Einblicke in die Zukunft dieser leistungsstarken Technologie.

Was sind große Sprachmodelle?

Große Sprachmodelle (LLMs) sind eine Anwendung des maschinellen Lernens, einem Zweig der KI, der sich auf die Schaffung von Systemen konzentriert, die aus Daten lernen und Entscheidungen auf deren Grundlage treffen können. LLMs werden mithilfe von Deep Learning erstellt, einer Art maschinellen Lernens, das neuronale Netze mit mehreren Schichten nutzt, um komplexe Muster in riesigen Datensätzen zu erkennen und zu modellieren. Mithilfe von Deep-Learning-Techniken können LLMs komplexe Zusammenhänge, Semantik und Syntax in der menschlichen Sprache verstehen.

LLMs gelten aufgrund ihrer komplexen Architektur als „groß“. Einige haben bis zu 100 Milliarden Parameter und benötigen für den Betrieb 200 Gigabyte. Mit ihren vielschichtigen neuronalen Netzen, die auf riesigen Datensätzen trainiert werden, zeichnen sich LLMs durch Sprachübersetzung, die Generierung vielfältiger Inhalte und menschenähnliche Gespräche aus. Darüber hinaus können LLMs umfangreiche Dokumente schnell zusammenfassen, pädagogische Nachhilfe anbieten und Forschern helfen, indem sie auf der Grundlage vorhandener Literatur neue Ideen entwickeln.

Wie große Sprachmodelle funktionieren

Sie können verstehen, wie ein LLM funktioniert, indem Sie sich seine Trainingsdaten, die zu seinem Training verwendeten Methoden und seine Architektur ansehen. Jeder Faktor beeinflusst, wie gut das Modell funktioniert und was es leisten kann.

Datenquellen

LLMs werden auf riesigen Datensätzen trainiert, was es den Modellen ermöglicht, kontextrelevante Inhalte zu verstehen und zu generieren. Kuratierte Datensätze werden verwendet, um LLMs für bestimmte Aufgaben zu trainieren. Ein LLM für die Rechtsbranche könnte beispielsweise in juristischen Texten, Rechtsprechung und Gesetzen geschult werden, um sicherzustellen, dass er korrekte und angemessene Inhalte generiert. Datensätze werden oft kuratiert und bereinigt, bevor das Modell trainiert wird, um Fairness und Neutralität in den generierten Inhalten sicherzustellen und sensible oder voreingenommene Inhalte zu entfernen.

Trainingsprozess

Das Training eines LLM wie GPT (Generative Pre-Trained Transformer) erfordert die Abstimmung von Millionen oder Milliarden von Parametern, die bestimmen, wie das Modell Sprache verarbeitet und generiert. Ein Parameter ist ein Wert, den das Modell während des Trainings lernt und anpasst, um die Leistung zu verbessern.

Die Trainingsphase erfordert spezielle Hardware wie Grafikprozessoren (GPUs) und riesige Mengen hochwertiger Daten. LLMs lernen und verbessern sich kontinuierlich während der Schulungs-Feedbackschleifen. In einer Feedback-Trainingsschleife werden die Ergebnisse des Modells von Menschen ausgewertet und zur Anpassung seiner Parameter verwendet. Dies ermöglicht es dem LLM, mit der Zeit besser mit den Feinheiten der menschlichen Sprache umzugehen. Dies wiederum führt dazu, dass der LLM seine Aufgaben effektiver wahrnimmt und es weniger wahrscheinlich ist, dass er minderwertige Inhalte generiert.

Der Trainingsprozess für LLMs kann rechenintensiv sein und erhebliche Mengen an Rechenleistung und Energie erfordern. Daher erfordert das Training von LLMs mit vielen Parametern in der Regel erhebliches Kapital, Rechenressourcen und technisches Talent. Um dieser Herausforderung zu begegnen, suchen viele Organisationen, darunter auch Grammarly, nach effizienteren und kostengünstigeren Techniken, beispielsweise regelbasiertem Training.

Die Architektur

Die Architektur von LLMs basiert hauptsächlich auf dem Transformer-Modell, einer Art neuronalem Netzwerk, das Mechanismen namens Aufmerksamkeit und Selbstaufmerksamkeit nutzt, um die Wichtigkeit verschiedener Wörter in einem Satz abzuwägen. Die durch diese Architektur gebotene Flexibilität ermöglicht es LLMs, realistischere und genauere Texte zu generieren.

In einem Transformer-Modell wird jedem Wort in einem Satz eine Aufmerksamkeitsgewichtung zugewiesen, die bestimmt, wie viel Einfluss es auf andere Wörter im Satz hat. Dadurch kann das Modell weitreichende Abhängigkeiten und Beziehungen zwischen Wörtern erfassen, was für die Generierung kohärenter und kontextuell angemessener Texte von entscheidender Bedeutung ist.

Die Transformatorarchitektur umfasst auch Selbstaufmerksamkeitsmechanismen, die es dem Modell ermöglichen, verschiedene Positionen einer einzelnen Sequenz in Beziehung zu setzen, um eine Darstellung dieser Sequenz zu berechnen. Dies hilft dem Modell, den Kontext und die Bedeutung einer Folge von Wörtern oder Token besser zu verstehen.

LLM-Anwendungsfälle

Mit ihren leistungsstarken Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache bieten LLMs ein breites Anwendungsspektrum, wie zum Beispiel:

  • Konversationsdialog
  • Textklassifizierung
  • Sprachübersetzung
  • Große Dokumente zusammenfassen
  • Erstellung schriftlicher Inhalte
  • Codegenerierung

Diese leistungsstarken Anwendungen unterstützen eine Vielzahl von Anwendungsfällen, darunter:

  • Kundenservice: Bereitstellung von Chatbots und virtuellen Assistenten, die Gespräche mit Kunden in natürlicher Sprache führen, deren Fragen beantworten und Support leisten können.
  • Programmierung: Generieren von Codeausschnitten, Erklären von Code, Konvertieren zwischen Sprachen und Unterstützen bei Debugging- und Softwareentwicklungsaufgaben.
  • Recherche und Analyse: Informationen aus großen Texten zusammenfassen und synthetisieren, Erkenntnisse und Hypothesen generieren und bei Literaturrecherchen und Forschungsaufgaben unterstützen.
  • Bildung und Nachhilfe: Bereitstellung personalisierter Lernerfahrungen, Beantwortung von Fragen und Erstellung von Bildungsinhalten, die auf die Bedürfnisse einzelner Schüler zugeschnitten sind.
  • Kreative Anwendungen: Generieren kreativer Inhalte wie Gedichte, Liedtexte und visuelle Kunst basierend auf Textaufforderungen oder Beschreibungen.
  • Inhaltserstellung: Schreiben und Bearbeiten von Artikeln, Geschichten, Berichten, Skripten und anderen Inhaltsformen.

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Beispiele für große Sprachmodelle

LLMs gibt es in vielen verschiedenen Formen und Größen, jede mit einzigartigen Stärken und Innovationen. Nachfolgend finden Sie Beschreibungen einiger der bekanntesten Modelle.

GPT

Generative Pre-Trained Transformer (GPT) ist eine Reihe von Modellen, die von OpenAI entwickelt wurden. Diese Modelle basieren auf der beliebten ChatGPT-Anwendung und sind dafür bekannt, kohärenten und kontextrelevanten Text zu generieren.

Zwillinge

Gemini ist eine von Google DeepMind entwickelte Suite von LLMs, die in der Lage ist, den Kontext über längere Gespräche hinweg aufrechtzuerhalten. Diese Funktionen und die Integration in das größere Google-Ökosystem unterstützen Anwendungen wie virtuelle Assistenten und Kundendienst-Bots.

Lama

LLaMa (Large Language Model Meta AI) ist eine von Meta erstellte Open-Source-Modellfamilie. LLaMa ist ein kleineres Modell, das auf Effizienz und Leistung mit begrenzten Rechenressourcen ausgelegt ist.

Claude

Claude ist eine Reihe von Modellen, die von Anthropic entwickelt wurden und deren Schwerpunkt auf ethischer KI und sicherer Bereitstellung liegt. Benannt nach Claude Shannon, dem Vater der Informationstheorie, ist Claude für seine Fähigkeit bekannt, die Generierung schädlicher oder voreingenommener Inhalte zu vermeiden.

Vorteile von LLMs

LLMs bieten erhebliche Vorteile für mehrere Branchen, wie zum Beispiel:

  • Gesundheitswesen: LLMs können medizinische Berichte erstellen, bei der medizinischen Diagnose helfen und personalisierte Patienteninteraktionen ermöglichen.
  • Finanzen: LLMs können Analysen durchführen, Berichte erstellen und bei der Betrugserkennung helfen.
  • Einzelhandel: LLMs können den Kundenservice durch sofortige Antworten auf Kundenanfragen und Produktempfehlungen verbessern.

Generell bieten LLMs mehrere Vorteile, darunter die Möglichkeit:

  • Automatisieren Sie wichtige Routineaufgaben wie Schreiben, Datenanalyse und Interaktionen mit dem Kundenservice, damit sich die Mitarbeiter auf übergeordnete Aufgaben konzentrieren können, die Kreativität, kritisches Denken und Entscheidungsfindung erfordern.
  • Skalieren Sie schnell und bewältigen Sie große Mengen an Kunden, Daten oder Aufgaben, ohne dass zusätzliche Personalressourcen erforderlich sind.
  • Bieten Sie personalisierte Interaktionen basierend auf dem Benutzerkontext und ermöglichen Sie so individuellere und relevantere Erlebnisse.
  • Generieren Sie vielfältige und kreative Inhalte, die möglicherweise neue Ideen anregen und Innovationen in verschiedenen Bereichen fördern.
  • Überbrücken Sie Sprachbarrieren, indem Sie genaue und kontextbezogene Übersetzungen bereitstellen und so die Kommunikation und Zusammenarbeit über verschiedene Sprachen und Kulturen hinweg erleichtern.

Herausforderungen von LLMs

Trotz ihrer vielfältigen Vorteile stehen LLMs vor mehreren zentralen Herausforderungen, darunter Antwortgenauigkeit, Voreingenommenheit und hoher Ressourcenbedarf. Diese Herausforderungen verdeutlichen die Komplexität und potenziellen Fallstricke, die mit LLMs verbunden sind, und stehen im Mittelpunkt der laufenden Forschung auf diesem Gebiet.

Hier sind einige der wichtigsten Herausforderungen, mit denen LLMs konfrontiert sind:

  • LLMs können Verzerrungen in ihren Trainingsdaten verstärken und verstärken und so möglicherweise schädliche Stereotypen oder diskriminierende Muster aufrechterhalten. Eine sorgfältige Kuratierung und Bereinigung der Trainingsdaten ist von entscheidender Bedeutung, um dieses Problem zu beheben.
  • Aufgrund der Komplexität der Modelle und der mangelnden Transparenz ihrer Entscheidungsprozesse kann es schwierig sein zu verstehen, warum ein LLM seine Ergebnisse generiert. Dieser Mangel an Interpretierbarkeit kann Bedenken hinsichtlich des Vertrauens und der Rechenschaftspflicht hervorrufen.
  • Für das Training und den Betrieb von LLMs ist eine enorme Rechenleistung erforderlich, was kostspielig und ressourcenintensiv sein kann. Auch die Umweltauswirkungen des für LLM-Schulung und -Betrieb erforderlichen Energieverbrauchs sind besorgniserregend.
  • LLMs können überzeugende, aber sachlich falsche oder irreführende Ergebnisse liefern und möglicherweise Fehlinformationen verbreiten, wenn sie nicht ordnungsgemäß überwacht oder auf Fakten überprüft werden.
  • LLMs haben möglicherweise Schwierigkeiten mit Aufgaben, die tiefe domänenspezifische Kenntnisse oder Denkfähigkeiten erfordern, die über die Mustererkennung in Textdaten hinausgehen.

Die Zukunft von LLMs

Die Zukunft von LLMs ist vielversprechend, da sich die laufende Forschung auf die Reduzierung von Output-Bias und die Verbesserung der Entscheidungstransparenz konzentriert. Zukünftige LLMs werden voraussichtlich anspruchsvoller und genauer sein und in der Lage sein, komplexere Texte zu erstellen.

Zu den wichtigsten potenziellen Entwicklungen in LLMs gehören:

  • Multimodale Verarbeitung: LLMs werden in der Lage sein, nicht nur Text, sondern auch Bilder, Audio und Video zu verarbeiten und zu generieren, was umfassendere und interaktivere Anwendungen ermöglicht.
  • Verbessertes Verständnis und Argumentation: Verbesserte Fähigkeiten, abstrakte Konzepte, kausale Zusammenhänge und reales Wissen zu verstehen und darüber nachzudenken, führen zu intelligenteren und kontextbewussteren Interaktionen.
  • Dezentrales Training mit Datenschutz: Die Schulung von LLMs auf dezentralen Datenquellen unter Wahrung von Datenschutz und Datensicherheit wird vielfältigere und repräsentativere Trainingsdaten ermöglichen.
  • Reduzierung von Verzerrungen und Output-Transparenz: Fortgesetzte Forschung in diesen Bereichen wird sicherstellen, dass LLMs vertrauenswürdig sind und verantwortungsvoll eingesetzt werden, da wir besser verstehen, warum sie bestimmte Outputs produzieren.
  • Fachspezifisches Fachwissen: LLMs werden auf bestimmte Fachbereiche oder Branchen zugeschnitten und vermitteln Fachwissen und Fähigkeiten für Aufgaben wie Rechtsanalyse, medizinische Diagnose oder wissenschaftliche Forschung.

Abschluss

LLMs sind eindeutig eine vielversprechende und leistungsstarke KI-Technologie. Wenn man ihre Fähigkeiten und Grenzen versteht, kann man ihre Auswirkungen auf Technologie und Gesellschaft besser einschätzen. Wir ermutigen Sie, maschinelles Lernen, neuronale Netze und andere Facetten der KI zu erkunden, um das Potenzial dieser Technologien voll auszuschöpfen.