Was sind große Sprachmodelle (LLMs)?

Erfahren Sie mehr über LLMs (Large Language Models) und darüber, wie Unternehmen sie verwenden können, um die Effizienz zu erhöhen, tiefere Erkenntnisse zu gewinnen und ihren Wettbewerbsvorteil zu verbessern.

Großes Sprachmodell – auf einen Blick

  • Ein LLM ist eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz und darauf trainiert, Inhalte aus riesigen Mengen verfügbarer Sprachdaten zu extrahieren.

  • LLMs sind eine Ausgangsbasis, von der aus Entwickler aufgabenspezifische Modelle für verschiedene Anwendungen in unterschiedlichen Branchen erstellen können.

  • Unternehmen verwenden LLMs, um die Effizienz zu erhöhen, tiefere Erkenntnisse zu gewinnen und Innovationen zu verbessern und zu beschleunigen.

  • Herausforderungen und Risiken bei LLMs sind Voreingenommenheit (Data Bias) in den Trainingsdaten, ihre Auswirkung auf die Umwelt und die mangelnde Erklärbarkeit.

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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.

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.

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.

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 Datensätzen aus dem Internet trainiert, was bedeutet, dass sie oft für ein breites Spektrum an Aufgaben ohne aufgabenspezifisches Training eingesetzt werden, zum Beispiel für die

 

  • Beantwortung von Fragen
  • Zusammenfassung von Dokumenten oder Texten
  • Interpretation von Tabellen und Diagrammen
  • Generierung kreativer Inhalte wie Geschichten oder Gedichte
  • Übersetzung von Sprachen

Unternehmen können LLMs auch feinabstimmen und implementieren, um spezialisierte, aufgabenspezifische Anwendungen in verschiedenen Branchen zu realisieren. Beispiel:

 

  • Automobilindustrie: LLMs sind eine wesentliche Komponente bei der Entwicklung von Fahrzeugen der nächsten Generation, die GenAI-Assistenten für Fahrer und Passagiere verwenden.
  • Kundenservice: LLMs werden eingesetzt, um Aspekte des Kundenservices zu automatisieren. So können Unternehmen beispielsweise Chatbots implementieren, die Kundenanfragen verstehen und in menschenähnlich formulierter Sprache beantworten können. Dadurch lässt sich die Reaktionszeit verkürzen, die Effizienz erhöhen und die Kundenzufriedenheit verbessern.
  • Bildung: Auf LLMs im Bildungsbereich basierende GenAI wird verwendet, um Inhalte zu personalisieren, Feedback nahezu in Echtzeit zu liefern und die Nachhilfe und Kompetenzentwicklung zu unterstützen.
  • Energie: GenAI mit Unterstützung von LLMs wird im Energiesektor verwendet, um mit Chatbots ein empathischeres Kundenerlebnis zu ermöglichen und unternehmensspezifische persönliche Assistenten bereitzustellen, um optimale Netzkonfigurationen zu simulieren und zu entwerfen, um verschiedene Nachfrageszenarien und Strategien für die Reaktion auf Netzausfälle zu testen und um die Integration neuer Energiequellen zu planen – und um Daten aus einer größeren Vielfalt von Quellen für fortschrittliche Analyse-Anwendungsfälle zur Unterstützung vorausschauender Wartung zu erfassen und zu analysieren.
  • Finanzdienstleistungen und Bankwesen: LLMs werden im Banken- und Finanzdienstleistungssektor häufig verwendet, um große Mengen an Transaktionsdaten zu verarbeiten und Betrug zu erkennen und zu verhindern und um Risiken zu mindern. Sie werden auch zur Analyse von Artikeln in Finanzmedien und Social-Media-Beiträgen eingesetzt, um die Stimmung zu erkunden und Aktienkurse zu prognostizieren sowie zur Bereitstellung von KI-Chatbots und -Finanzassistenten für Kunden.
  • Regierung: GenAI auf Basis von LLMs wird in Behörden verwendet, um personalisierte KI-Chatbot-Funktionalität mit der Möglichkeit zu schaffen, die Bedürfnisse der Benutzer besser zu verstehen und mehr kontextbezogene Informationen bereitzustellen, sowie Automatisierung und fundierte Entscheidungen im Büro, im Labor und im Außendienst ermöglichen.
  • Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen werden LLMs verwendet, um medizinischen Text wie elektronische Gesundheitsakten zu verarbeiten und zu analysieren, wichtige Informationen zu extrahieren und die Patientenversorgung zu verbessern. Sie können auch Berichte generieren oder medizinische Behandlungsvorschläge anbieten.
  • Fertigung: GenAI-gestützte Chatbots und Self-Service-Portale helfen dabei, den Kundensupport zu verbessern und zugleich die Anzahl der persönlichen Telefonate zu reduzieren, um die Zeit der Mitarbeiter optimal zu nutzen. LLMs werden auch verwendet, um das Kundenerlebnis durch Personalisierung von Kommunikation, Marketingkampagnen und E-Mails und damit die Kundenbindung zu verbessern.
  • Medien und Unterhaltung: LLMs werden eingesetzt, um große Mengen an Inhalten und Daten zu analysieren, darauf basierend personalisierte Empfehlungen zu geben, die Content-Gestaltung zu verbessern und das Verhalten des Publikums besser zu verstehen.

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 (Bias): LLMs 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.

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: 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 Datensätzen, 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 Fälle von Voreingenommenheit 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.