Was sind große Sprachmodelle (LLMs)?

Was sind große Sprachmodelle?

Ein großes Sprachmodell (LLM) ist ein Deep-Learning-Modell, das der Interpretation, der Übersetzung und der Generierung menschenähnlicher Sprache dient. LLMs werden mit enormen Mengen an Public-Domain-Daten mit Millionen oder Milliarden Parametern trainiert, was es ermöglicht, dass der vom LLM generierte Text so formuliert ist, als hätte ihn ein Mensch verfasst.

LLMs werden im größeren Rahmen der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) benutzt, die sich als Zweig der künstlichen Intelligenz (KI) mit der Interaktion zwischen Computern und menschlichen Sprachen befasst. NLP wird eingesetzt, um menschliche Sprache zu analysieren, zu „verstehen“ und zu generieren und ermöglicht es Maschinen, Text, Sprache und andere Kommunikationsformen einzulesen und zu interpretieren.

LLMs sind quasi der grundlegende Motor einiger der heute meistgenutzten textorientierten Tools mit generativer KI (GenAI) wie ChatGPT, Google Bard und Jasper. Ein Großteil des jüngsten Erfolgs von GenAI und der kommerziellen Investitionen in diesem Bereich der KI kann technologischen Fortschritten bei großen Sprachmodellen wie der Verfügbarkeit der Transformer-Modell-Architektur, neuen Innovationen bei Algorithmen wie Aufmerksamkeitsmechanismen und Optimierungstechniken und der Zugänglichkeit von Open-Source-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch zugeschrieben werden.

Große Sprachmodelle im Vergleich zu generativer KI

Allgemein gesagt bezieht sich generative KI auf KI-Lösungen, die zum Generieren oder Erstellen von Inhalten verwendet werden. Das können geschriebene Wörter, Bilder, Videos oder Audio sein. LLMs sind eine spezielle Teilmenge von GenAI, bei der die Analyse und Erstellung von Texten mit Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache im Vordergrund steht.

LLMs spielen oft eine grundlegende Rolle bei der Ermöglichung von GenAI-Lösungen. Hier werden sie als Mechanismus zwischen dem Benutzer und dem KI-Modell verwendet, sodass das System die Eingabeaufforderung des Benutzers verstehen und eine angemessene Ausgabe von Inhalten bereitstellen kann.

Warum sind Sprachmodelle wichtig?

Große und kleine Sprachmodelle ermöglichen es der KI, mit Menschen zu interagieren. Sie sind die Grundlage für viele KI-Innovationen wie Chatbots, KI-Assistenten und automatisierte Transkriptionsdienste. LLMs ermöglichen es KI-Systemen, menschliche Absichten zu verstehen und genau darauf zu reagieren.

Da LLMs in der Lage sind, große Mengen an geschriebenen Inhalten viel schneller als Menschen zu verarbeiten, sind sie leistungsstarke Tools für Bereiche wie die Überprüfung von Dokumenten oder juristische Recherche. Durch diese fortschrittliche Analysefunktionen können LLMs verbesserte Entscheidungsfindung unterstützen und die Produktivität für eine Vielzahl von Anwendungsfällen und Branchen maximieren.

Vorteile großer Sprachmodelle

Unternehmen, die LLMs implementieren, können auf zahlreiche Vorteile zählen:

• Optimierte Betriebsabläufe: LLMs ermöglichen die Automatisierung sich wiederholender Routineaufgaben, was die Produktivität der Mitarbeiter steigert, die Effizienz verbessert und die Kosten senkt.
• Beschleunigte Innovation und Produktentwicklung: LLMs können wichtige Erkenntnisse über Verbraucherfeedback und -präferenzen zutage fördern und Empfehlungen dazu geben, wie vorhandene Produkte verbessert werden können oder ob neue Produkte erforderlich sind.
• Geschäftliche Erkenntnisse: Auf LLMs basierendes NLP kann unstrukturierte Geschäftsdaten schnell und präzise analysieren und daraus Erkenntnisse extrahieren, damit Unternehmen datengestützte Entscheidungen schneller treffen, sich wiederholende Aufgaben automatisieren und Möglichkeiten für einen Wettbewerbsvorteil identifizieren können.
• Skalierbarkeit und Flexibilität: LLMs können für die Verarbeitung enormer Datenmengen skaliert werden, was ihren Einsatz für verschiedene Anwendungen ermöglicht. Und weil LLMs grundlegende Modelle sind, stellen sie eine hervorragende Ausgangsbasis für den Aufbau aufgabenspezifischer Modelle durch Training und Feinabstimmung dar.

Die Vorteile von LLMs gehen weit über geschäftliche Aspekte hinaus. Auch die Benutzer genießen erhebliche Vorteile, wenn LLMs in Unternehmen implementiert werden und LLM-basierte Anwendungen leicht verfügbar sind:

• Besseres Benutzererlebnis: LLMs können neue Erkenntnisse zutage fördern und intuitivere Benutzerschnittstellen für Produkte und Dienste schaffen, was deren Nutzung und das Verstehen der Funktion für Kunden erleichtert.
• Verbesserter Kundenservice: LLMs können verwendet werden, um Chatbots und virtuelle Assistenten zu realisieren, die Kundenanfragen „verstehen“ und in einer natürlicheren Sprache beantworten, was die Effizienz und Effektivität des Kundenservice verbessert.
• Personalisierte Empfehlungen: LLMs können Kundenpräferenzen und -verhalten analysieren und personalisierte Empfehlungen für Produkte und Dienstleistungen geben.
• Einfacherer Zugriff auf Informationen: LLMs können es Kunden durch die Möglichkeit, mit Abfragen in natürlicher Sprache nach etwas zu suchen, erleichtern, benötigte Informationen zu finden.

Problematik großer Sprachmodelle

Während die Verwendung von LLMs Unternehmen und Benutzern erhebliche Vorteile bringt, birgt sie auch Probleme und Risiken, die man nicht übersehen darf:

• Voreingenommenheit: KI-Modelle lernen und werden trainiert mit vorhandenen Daten, die eventuell tendenziös bzw. voreingenommen sind. Daher ist es möglich, dass LLMs diese Voreingenommenheit verinnerlichen und sie im nachfolgend von ihnen generierten Text weitergeben.
• Umweltauswirkungen durch das Trainieren: Das Trainieren riesiger LLMs erfordert erhebliche Computing-Ressourcen, die möglicherweise dauerhafte schädliche Auswirkungen auf die Umwelt haben. So haben Untersuchungen beispielsweise gezeigt, dass das Trainieren eines einzigen allgemeinen LLM wie des von Google eingeführten BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) mit GPUs so viel CO₂-Emissionen verursachen könnte wie fünf Autos während ihrer gesamten Lebensdauer.¹ Es wird daran gearbeitet, diese Auswirkungen zu verringern, KI nachhaltiger zu machen und KI zu nutzen, um die Bemühungen um die Nachhaltigkeit von Unternehmen insgesamt zu intensivieren.
• Erklärbarkeit: Gegenwärtig ist es schwierig, den LLM-Entscheidungsprozess zu verstehen und zu interpretieren, wie LLMs zu den ausgegebenen Ergebnissen kommen. Dies ist auf viele Faktoren zurückzuführen, einschließlich der komplexen Natur und der schieren Größe und Vielfalt von Datensätzen, mit denen sie trainiert werden, und des Fehlens von ausgereiften Erklärungs-Tools. Die KI-Community bemüht sich jedoch darum, die Transparenz und Erklärbarkeit von KI-Modellen zu verbessern.
• Verantwortungsvoller Umgang mit KI: Eine weitere Problematik beim Einsatz von KI betrifft ethische und gesellschaftliche Auswirkungen. Führende Unternehmen im Bereich der KI-Innovation arbeiten an und verpflichten sich zu verantwortungsvollen KI-Praktiken, die transparent, integrativ und nachvollziehbar sind, um ein Bewusstsein für die potenziellen Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft zu fördern und sicherzustellen, dass Fortschritte in der KI die Gesellschaft weiter voranbringen.

Wie große Sprachmodelle funktionieren

Große Sprachmodelle nutzen tiefe neuronale Netze, um Text zu verarbeiten und zu generieren. Sie werden mit manchmal Millionen oder Billionen von Wörtern trainiert, um zu lernen, Datenmuster und Strukturen für die Erzeugung neuer, menschenähnlich formulierter Texte zu finden.

LLMs basieren auf einer Deep-Learning-Architektur, die als Transformer bezeichnet wird. Transformer ermöglichen dem Modell, Eingangssequenzen parallel zu verarbeiten, was im Vergleich zu herkömmlichen neuronalen Netzen die Leistung und Geschwindigkeit erhöht. Transformer basieren auf mehreren Ebenen von Selbstaufmerksamkeits-Mechanismen, die der Schlüssel dafür sind, dass das LLM kontextuell relevante und stimmige Ausgaben liefern kann. Mit den Selbstaufmerksamkeits-Mechanismen ist das Modell in der Lage, die Wichtigkeit verschiedener Wörter in einer Sequenz abzuwägen und die Beziehung zwischen ihnen zu erfassen.

Was macht ein großartiges großes Sprachmodell aus?

Ein hochwertiges LLM zu erschaffen beginnt mit der Datenbasis, die dem LLM für das Trainieren präsentiert wird. Je vielfältiger und umfassender dieser Datenbestand ist, desto besser wird das LLM kontextuell relevante und menschenähnlich verfasste Texte generieren.

Eine vielfältige und umfassende Trainingsdatenbasis extrahiert üblicherweise Daten aus verschiedenen Quellen im Internet wie Artikeln, Websites, Büchern oder anderen Textressourcen, die von der Person oder Firma, die das Modell entwickelt, bereitgestellt werden.

Ein Problem bei der Beschaffung von Trainingsdaten aus dem Internet ist das Risiko, dass das LLM irreführenden oder tendenziösen Text generiert. Da ein LLM auf der Grundlage der ihm präsentierten Trainingsdaten lernt, besteht bei Vorhandensein tendenziöser oder verzerrter Informationen die Wahrscheinlichkeit, dass der mit dem LLM generierte Text diese Voreingenommenheit erbt.

Bestärkendes Lernen durch menschliches Feedback (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) ist ein Vorgang, der die Qualität von LLM-Antworten verbessern kann. Beim RLFH überprüft ein Mensch die vom Modell generierte Antwort und bewertet deren Qualität. Wenn die Antwort von geringer Qualität ist, verfasst der Mensch eine bessere Antwort. Alle von Menschen gegebenen Antworten werden dann wieder in den Trainingsdatenbestand eingespeist, um das Modell mit als hochwertig erachteten Antworten neu zu trainieren.

Zusätzlich unterstützt das Aufkommen und die Einführung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) LLMs dabei, genauere und relevantere KI-Antworten zu liefern. Mit der RAG-Methode werden grundlegende große Sprachmodelle mit Wissensdatenbanken – oft unternehmensspezifischen, proprietären Daten – verbunden, um aktuelle, kontextuell relevante Informationen einzubinden.

Das Training großer Sprachmodelle

Das Trainieren von LLMs erfordert beträchtliche Datenmengen und erhebliche Rechenleistung, insbesondere bei Modellen, die viele Parameter verwenden. Je nach beabsichtigtem Anwendungsfall für das LLM könnte es basierend auf einer Allzweck-Datenmenge trainiert werden, die viele unterschiedliche Daten enthält, oder auf einer relativ kleinen Datenmenge, die für einen einzelnen Zweck oder Themenbereich trainiert wird. Oftmals beginnen Unternehmen mit einem allgemeineren LLM, das auch als grundlegendes Modell bezeichnet wird. Sie können es an ihre Anforderungen anpassen, indem sie mit ihren einzigartigen, domänenspezifischen Daten trainieren.

Datenmengen für das Training von LLMs sind in der Regel massive Sammlungen von Text, die Bücher, Artikel, Websites, wissenschaftliche Forschung und andere schriftliche Dokumente umfassen können. Diese werden verwendet, um dem Modell zu helfen, menschliche Sprache zu verstehen und genaue, menschenähnliche Antworten zu erstellen. In der Regel wird das LLM-Training in fortschrittlichen Rechenzentren wie einer Public Cloud oder einem Hochleistungs-Rechenzentrum durchgeführt, das extreme Rechenleistung in Form von spezialisierter KI-Beschleunigung bieten kann.

Wie große Sprachmodelle genutzt werden

Große Sprachmodelle werden von Unternehmen, Fachleuten und alltäglichen Benutzern auf vielfältige Weise verwendet. Bekannte LLMs wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) von OpenAI wurden mit riesigen und vielfältigen Datenmengen aus dem Internet trainiert, was bedeutet, dass sie oft für ein breites Spektrum an Aufgaben ohne aufgabenspezifisches Training eingesetzt werden. Unternehmen können LLMs auch feinabstimmen und implementieren, um spezialisierte, aufgabenspezifische Anwendungen in verschiedenen Branchen zu realisieren.

Textgenerierung

LLMs können zur Verbesserung der Produktivität beitragen, indem sie erste Entwürfe vieler Arten von geschäftlicher und persönlicher Kommunikation wie E-Mails, Gliederungen und Marketingmaterial als Reaktion auf Benutzeraufforderungen generieren. In vielen Branchen werden LLMs verwendet, um das Kundenerlebnis durch Personalisierung von Kommunikations- und Marketingkampagnen für mehr Engagement zu verbessern.

Zusammenfassung von Inhalten

LLMs werden oft verwendet, um Zusammenfassungen von Long-form-Dokumenten oder Sammlungen von Dokumenten und Daten zu erstellen. Im Gesundheitswesen werden LLMs beispielsweise zur Verarbeitung und Analyse von medizinischen Texten wie elektronischen Patientenakten verwendet, um Berichte für Pflegekräfte über die Gesundheit von Patienten oder Behandlungsmuster zu generieren.

Im Bildungsbereich kann GenAI auf Basis von LLMs einzigartige Erkenntnisse für Lehrer und Administratoren liefern, indem Zusammenfassungen die Leistung von Schülern und Klassen analysieren.

Finanzdienstleistungsunternehmen verwenden LLMs, um Finanznachrichtenartikel und Social-Media-Beiträge zu analysieren, um Stimmungen zu identifizieren und Vorhersagen über Aktienkurse zu treffen.

KI-Chatbots

LLMs ermöglichen es KI-Chatbots, in menschenähnlicher Sprache Benutzeraufforderungen zu beantworten.

In Branchen wie der Fertigung, dem Bankwesen und dem Energiesektor setzen Unternehmen GenAI-fähige Chatbots, unternehmensspezifische persönliche Assistenten und Self-Service-Portale ein, um den Support und die Zufriedenheit von Kunden zu verbessern und persönliche entgegengenommene Anrufe zu reduzieren. So können Mitarbeiter ihre Zeit anderweitig nutzen und die Effizienz kann gesteigert werden.

Generierung von Code

Durch das Erlernen von Mustern aus bestehenden Codebasen und Dokumentationen können LLMs zur Steigerung der Produktivität von Entwicklern durch die Produktion von Code verwendet werden. Nach dem Training mit diesen Informationen können LLMs Funktionen, Klassen oder ganze Programme basierend auf Eingabeaufforderungen oder Spezifikationen natürlicher Sprache generieren.

Informationsabruf

Für viele LLM-Anwendungen, einschließlich Chatbots, Kundenservicesysteme und Tools zur Inhaltszusammenfassung, ist die Fähigkeit, Informationen aus unterschiedlichen Systemen als Antwort auf eine Anfrage zu finden und abzurufen, entscheidend.

Beliebte Suchmaschinen verwenden LLMs, um die Effektivität und Relevanz von Suchanfragen zu verbessern. Mitarbeiter in Unternehmen mit internen Suchmaschinen, die mit RAG-Datenbanken verknüpft sind, können schnell die gesamte Bibliothek mit Inhalten ihres Unternehmens durchsuchen, um hochrelevante Ressourcen abzurufen, die sie benötigen.

Beispiele für große Sprachmodelle

In der sich ständig weiterentwickelnden KI-Landschaft werden LLMs vielfältig eingesetzt – vom Chatbot, der Ihr Banking unterstützt, bis zum KI-Assistenten, der über Ihr Smartphone Echtzeit-Übersetzungen durchführt.

Viele der wichtigsten LLMs von heute sind für Experimente und Integrationen ohne Aufwand verfügbar. Zu den beliebtesten Modellen gehören:

• ChatGPT, ein KI-gestütztes Konversationsmodell von OpenAI, das LLMs verwendet, um Informationen zu einer Vielzahl von Themen bereitzustellen.
• BERT, ein von Google eingeführtes Sprachmodell, das dafür bekannt ist, die Art und Weise, wie Maschinen Text verstehen und verarbeiten, erheblich zu verändern.
• T5 oder Text-zu-Text-Transfer-Transformer wurde von Google AI entwickelt und ist ein leistungsstarkes und vielseitiges Sprachmodell für textbasierte Anwendungen.
• Llama, entwickelt von Meta AI, ist eine Familie von Open-Source-LLMs, die auf Skalierbarkeit und Effizienz entwickelt wurden.
• XLNet, ein leistungsstarkes Sprachmodell, das von Google und der Carnegie Mellon University entwickelt wurde, zeichnet sich durch einen innovativen Ansatz beim Vorabtraining von Aufgaben aus, bei denen die Verarbeitung natürlicher Sprache im Mittelpunkt steht.

Zukunft der großen Sprachmodelle

Ebenso wie sich die Zukunft der KI-Technologie entwickelt und sich schnell verändert, entwickeln sich auch die LLMs weiter. Forschende untersuchen wegen der aktuellen Einschränkungen und Probleme ständig neue Möglichkeiten, LLMs zu verbessern. Hier sind einige Bereiche, die im Fokus stehen:

• Verbesserung der Effizienz: LLMs werden immer größer, komplexer und leistungsfähiger, weshalb auch ihr Energieverbrauch ansteigt. Forschende entwickeln Möglichkeiten der Effizienzsteigerung, was ihre Computing-Anforderungen und die Auswirkungen auf die Umwelt reduziert.
• Reduzierung von Voreingenommenheit/Parteilichkeit: Forschende verfolgen ein vielschichtiges Konzept, um Voreingenommenheit zu reduzieren, da dies eine komplexe und ständige Herausforderung ist. Dieses Konzept umfasst unter anderem die Pflege und Diversifizierung von Datenbasen, die Bildung von Partnerschaften zwischen Industrie und Wissenschaft, um bewährte Praktiken und Tools zu teilen, die Durchführung von Benutzerstudien und das Sammeln von Feedback verschiedener Benutzergruppen, um Voreingenommenheiten zu identifizieren und Modelle iterativ zu verfeinern, sowie die Implementierung von Techniken, die voreingenommene Inhalte erkennen und herausfiltern.
• Erforschung neuer Arten von Architekturen: Große Unternehmen forschen aktiv an neuen LLM-Architekturen, trainieren diese Modelle vorab und arbeiten daran, sie für alle verfügbar zu machen, die sie verwenden und feinabstimmen können.

Regulierung von großen Sprachmodellen

LLMs erfordern eine sorgfältige Verwaltung bei ihrer Entwicklung, Bereitstellung und Verwendung, um regulatorische Richtlinien zu erfüllen und mit den verantwortungsvollen KI-Prinzipien in Einklang gebracht zu werden.

Eine erfolgreiche LLM-Governance erfordert die sorgfältige Erstellung von Frameworks, Richtlinien und ethischen Richtlinien. Diese Governance-Richtlinien können Unternehmen bei der Verwaltung wichtiger Überlegungen helfen, wie z. B. die Sicherstellung, dass nur geeignete Daten für das Training verwendet werden, die Überprüfung der Genauigkeit und Transparenz von Modellen und die Ausführung aller KI-Workloads auf angemessen geschützter Infrastruktur, unabhängig davon, ob in der Cloud oder lokal. LLM-Governance umfasst auch das Ergreifen von Schritten, um sicherzustellen, dass die Modelle faire, gerechte und unvoreingenommene Antworten bereitstellen.