Was ist ein Large Language Model (LLM) und welche Auswirkungen hat es auf Sie?

Generative KI wie ChatGPT erobert die Welt im Sturm, aber die geheime Zutat dahinter, Large Language Models (LLMs), gibt es schon seit einiger Zeit. Da LLMs immer ausgefeilter werden, stehen sie kurz davor, die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, zu revolutionieren. Dieser Beitrag befasst sich damit, was LLMs sind, wie sie funktionieren und welche Auswirkungen sie letztendlich auf uns, die Endbenutzer, haben.

Was ist ein großes Sprachmodell?

Große Sprachmodelle wie GPT-3.5 von OpenAI stellen komplexe Systeme künstlicher Intelligenz dar. Diese sind so konzipiert, dass sie den als Eingabe bereitgestellten menschenähnlichen Text nicht nur verstehen, sondern auch als Antwort Text generieren.

LLMs basieren auf den Prinzipien des maschinellen Lernens und verwenden Transformatormodelle, eine Art neuronales Netzwerk, das Computer anweist, Daten auf eine Weise zu verarbeiten, die dem menschlichen Gehirn ähnelt. Das Funktionsprinzip dieser neuronalen Netzwerke besteht aus geschichteten Knoten, die an die Struktur biologischer Neuronen erinnern.

LL.M.-Absolventen sind datengetriebene Kraftpakete. Um effektiv zu arbeiten, werden sie anhand vieler Beispiele geschult. Diese Daten versetzen sie in die Lage, die Nuancen der menschlichen Sprache sowie andere komplexe Informationen zu verstehen und zu interpretieren.

Viele der heutigen LLMs durchlaufen Trainingsprozeduren, die Datensätze aus dem Internet verwenden, aber diese Praxis kann ein zweischneidiges Schwert sein. Die Qualität der Daten wirkt sich direkt darauf aus, wie gut ein LLM natürliche Sprachen lernt. Programmierer können vor der großen Herausforderung stehen, qualitativ hochwertige Datensätze zu filtern und auszuwählen, um sicherzustellen, dass der LLM genaues und unvoreingenommenes Wissen erwirbt.

Große Sprachmodelle verändern die Spielregeln für datengesteuerte Organisationen. Ihr enormes Potenzial liegt in der Verarbeitung und Generierung riesiger Informationsmengen. Neuere Modelle zeichnen sich durch die Erstellung von Echtzeit-Antworten vor Ort aus und eignen sich perfekt für schnelllebige Umgebungen.

Doch damit sind die Vorteile noch nicht zu Ende. LLMs basieren auf einer robusten und anpassbaren Grundlage, sodass sie an die spezifischen Anforderungen einer Organisation angepasst werden können. Und das Beste daran? LLMs lernen ständig dazu und entwickeln sich weiter. Wenn Sie ihnen mehr Daten zuführen und ihre Parameter verfeinern, verbessern sich ihre Genauigkeit und ihre Fähigkeiten, was sie zu einem immer wertvolleren Gut macht.

Unterschied zwischen Generativer KI und LLMs

Heute ist der Begriff „generative KI“ in aller Munde, aber was verbirgt sich dahinter und gibt es Unterschiede zu LLMs?

Generative KI ist ein Überbegriff für künstliche Intelligenzmodelle, die neue Inhalte generieren können. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, Text oder andere Medien zu generieren, während große Sprachmodelle auf Text spezialisiert sind.

Wie funktioniert ein großes Sprachmodell?

Ein großes Sprachmodell verwendet einen komplexen Ansatz, der mehrere Phasen umfasst:

Vortraining

Beim unbeaufsichtigten Training mit Daten erhält der LLM keine spezifischen Anweisungen. Stattdessen verarbeitet er lediglich die ihm zugeführten Daten und kann so selbstständig Muster und Zusammenhänge innerhalb der Informationen erkennen.

Auf diese Weise beginnt das LLM, ein grundlegendes Sprachverständnis zu entwickeln. In dieser Phase kann es die Bedeutung einzelner Wörter lernen und wie sie miteinander interagieren, um Sätze zu bilden. Darüber hinaus beginnt das Modell, je nach Kontext zwischen verschiedenen Bedeutungen desselben Wortes zu unterscheiden.

Als Ergebnis dieses gründlichen Trainingsprogramms sind LLMs in der Lage, zahlreiche Anwendungsfälle zu erfüllen, was ihnen den Titel eines Grundlagenmodells einbringt. Ihre Fähigkeit, Texte für unterschiedliche Zwecke zu erstellen, wird als Zero-Shot-Learning bezeichnet.

Feinabstimmung

Zero-Shot-Learning bietet eine beeindruckende Vielseitigkeit, aber in vielen Fällen verlangen Entwickler und Unternehmen von ihrem großen Sprachmodell eine spezifischere Leistung. Feinabstimmung geht auf diesen Bedarf ein. Sie führt eine überwachte Lernphase ein, in der das Modell ein spezielles Training erhält, um seine Fähigkeit zu verbessern, gezielte Konzepte präziser zu identifizieren. Dies ermöglicht ein Maß an Kontrolle und Anpassung, das über die allgemeinen Fähigkeiten von Zero-Shot-Learning hinausgeht.

Es gibt mehrere Feinabstimmungstechniken, wobei die überwachte Feinabstimmung die gebräuchlichste ist. Transferlernen bietet einen anderen Ansatz, aber es ist wichtig zu beachten, dass alle Feinabstimmungsmethoden technisch gesehen eine Form des Transferlernens sind. Dieser spezielle Prozess verwendet ein vorab trainiertes Modell als Ausgangspunkt für die Feinabstimmung. Das vorab trainierte Modell wurde bereits anhand ähnlicher Aufgaben trainiert, und dieses Wissen kann auf die neue Aufgabe übertragen werden.

Verstärkung durch menschliches Lernen

Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF) ist ein vielversprechender Ansatz zur Verbesserung von LLMs, indem menschliche Eingaben in den Trainingsprozess integriert werden. Dieser Ansatz ermöglicht es LLMs, in Echtzeit auf der Grundlage von Feedback menschlicher Bewerter zu lernen und sich anzupassen und so ihre Sprachgenerierungsfähigkeiten zu verfeinern, um die Erwartungen der Benutzer besser zu erfüllen.

Durch die Nutzung von bestärkendem Lernen auf der Grundlage menschlichen Feedbacks können große Sprachmodelle bei verschiedenen sprachbezogenen Aufgaben ein höheres Maß an Komplexität und Effektivität erreichen, was den Benutzern in einer breiten Palette von Anwendungen und Bereichen zugutekommt.

Was Sie über LLMs wissen sollten

Da große Sprachmodelle immer zugänglicher werden, verändern sie die Art und Weise, wie wir mit Technologie und Informationen insgesamt interagieren, erheblich. Diese Modelle ermöglichen eine intuitivere und natürlichere Kommunikation, da Benutzer mit Systemen und Anwendungen in Alltagssprache interagieren können, anstatt sich durch komplexe Schnittstellen navigieren und fremde Befehle lernen zu müssen.

LLMs bieten viele Anwendungsmöglichkeiten, vom Verfassen von E-Mails und Generieren von Code bis hin zum Beantworten von Anfragen, Übersetzen von Texten und vielem mehr. Darüber hinaus nutzen Suchmaschinen LLMs, um die Relevanz und den Kontext ihrer Suchergebnisse zu verbessern.

Für Unternehmen kann ein großes Sprachmodell dabei helfen, Abläufe zu optimieren und das Kundenerlebnis zu verbessern. Diese KI-Systeme können riesige Datenmengen analysieren, um die Kundenstimmung einzuschätzen und Marketingstrategien entsprechend anzupassen. Darüber hinaus ermöglichen LLMs die Entwicklung von Chatbots, die grundlegende Kundendienstaufgaben übernehmen, wodurch menschliche Mitarbeiter entlastet werden, die sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren können.

Der Aufstieg der LLMs revolutioniert auch den E-Commerce, indem er das Einkaufserlebnis personalisiert. Kunden sehnen sich nach Komfort und relevanten Produktvorschlägen, und LLMs sind der Schlüssel, um genau das zu liefern. Unternehmen können diese Modelle nutzen, um personalisierte Inhalte, Empfehlungen und Dienste bereitzustellen.

Die Vorteile liegen auf der Hand: höhere Kundenzufriedenheit, stärkeres Engagement und letztlich höhere Umsätze. Dies zeigt sich daran, wie Spotify über seinen Discover Weekly-Dienst auf der Grundlage Ihrer Hörgewohnheiten individuelle Playlists erstellt und wie Netflix Filmvorschläge auf der Grundlage Ihrer Vorlieben erstellt.

Durch die ständige Weiterentwicklung und Integration von LLMs in verschiedene Anwendungen und Dienste erlangen die Benutzer beispielloses Wissen und Fähigkeiten und verändern so die Art und Weise, wie wir im digitalen Zeitalter arbeiten, lernen und interagieren.

KI weitet ihre Reichweite rasch aus und wird in nahezu jeder erdenklichen Branche eingesetzt. Wenn Sie beispielsweise Lehrer sind, können Sie diese KI-Tools nutzen, um Ihren Unterricht zu verbessern. Alternativ können Freiberufler einen KI-Meeting-Assistenten einsetzen, der Meetings aufzeichnet, Notizen macht und stundenlangen Inhalt zusammenfasst.

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