Haben Sie schon einmal was von einem Large Language Model gehört?
Nein? Aber bestimmt haben Sie schon einmal von ChatGPT gehört oder es schon benutzt.
Nun, ChatGPT nutzt eben diese Technologie, die sich Large Language Model nennt. Doch was ist das genau?
Genau darum geht es in diesem Beitrag.
Sie erfahren, was sogenannte Sprachmodelle sind, was sie Ihnen nützen und warum diese Technologie heute in aller Munde ist. Es geht um die Verarbeitung natürlicher Sprache und wie diese den Nutzen moderner Technologien wie künstlicher Intelligenz revolutioniert.
Was ist ein Large Language Model (LLM)?
Ein Large Language Model (auf Deutsch soviel wie: Großes Sprachmodell) ist darauf ausgelegt, die menschliche Sprache zu verstehen und sie zu generieren.
Solche KI-basierenden Systeme können Text verstehen, klare Antworten erzeugen und verschiedene sprachbezogene Aufgaben ausführen.
In der Geschäftswelt spielen diese großen Sprachmodelle inzwischen eine große Rolle. Und das mittlerweile in sehr vielen Bereichen.
Eines der wichtigsten Einsatzgebiete ist die natürliche Sprachverarbeitung. Oft wird ein Large Language Model auch eingesetzt, um Erkenntnisse aus großen Textmengen zu gewinnen oder die Qualität von Inhalten zu verbessern.
Ein gutes Beispiel dafür ist die Verwendung von KI-gestützten Chatbots im Kundensupport. Diese Chatbots sind in der Lage, auf Kundenanfragen mehr oder weniger plausible Antworten zu geben. Außerdem lassen sich solche Sprachmodelle zur Analyse von Stimmungen, bei der Übersetzung von Sprachen und der Suche nach Informationen einsetzen.
Im Vergleich zu herkömmlichen Sprachmodellen können LLMs viele dieser Aufgaben ohne zusätzliches Feintuning bewältigen. LLMs sind ein wichtiger und innovativer Einsatzbereich für die künstliche Intelligenz. Immerhin lassen sich mit ihnen inhaltlich schlüssige Texte mit korrekter Rechtschreibung und Grammatik erstellen.
Ein großer Vorteil besteht auch darin, dass die Sprachmodelle sich für Aufgaben einsetzen lassen, für die sie gar nicht oder nur teilweise trainiert wurden. Das macht sie sehr vielseitig einsetzbar und wertvoll.
Ein Large Language Model lässt sich sogar zum Generieren von Programmcode in verschiedenen Programmiersprachen verwenden. Das ist ein großer Vorteil, auch wenn die durch KI und LLMs generierten Programmcodes nicht immer ohne Anpassungen funktionieren (zumindest nach meinen Erfahrungen nicht).
Das Large Language Model ist also eine wichtige Schnittstelle zwischen Systemen, die mit künstlicher Intelligenz arbeiten, und dem Menschen. Es erleichtert die Kommunikation (oder macht sie für technische Laien erst möglich) und kann eigenständig neue Texte generieren.
Wie ein Large Language Model arbeitet
Large Language Models (LLMs) sind fortschrittliche Systeme, die riesige Mengen an Daten verwenden, um natürliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren.
Sie sind besonders nützlich in Anwendungen des Natural Language Processing (NLP), wo sie auf Anfragen in menschlicher Sprache antworten können. Diese Modelle können nicht nur Informationen verstehen, sondern auch Zusammenfassungen erstellen, neue Inhalte generieren und in gewissen Grenzen sogar Vorhersagen treffen.
Das ist möglich mit Milliarden von Parametern, die während des Trainings gesammelt werden. Diese gesammelten Daten lassen sich für das bessere Verständnis mit den menschlichen Erinnerungen vergleichen.
Die Sprachmodelle arbeiten mit Parametern. Das sind Variablen, mit denen das Modell trainiert wurde, Diese benötigt das LLM, um daraus neue Inhalte abzuleiten, also neue Texte zu generieren.
LLMs sind auch bekannt als neuronale Netze (NN). Diese sind von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert. Sie bestehen aus einem Netzwerk von Knoten, ähnlich wie Neuronen. Durch das Training mit umfangreichen Datensätzen können LLMs auch sehr komplexe Zusammenhänge verstehen und neue Inhalte generieren, immer basierend auf den trainierten Daten.
Sie werden eingesetzt, um Texte zu analysieren und zusammenzufassen, Fragen zu beantworten, Dokumente zu durchsuchen und natürlich um Texte zu generieren. Ein Large Language Model wurde speziell dafür entwickelt, um textbasierte Inhalte zu erzeugen.
Wie funktioniert ein Large Language Model?
Die Large Language Modelle basieren auf künstlichen neuronalen Netzwerken mit der sogenannten Transformer-Architektur. Seit 2017 hat sich diese Art der Architektur als Standard für Techniken des maschinellen Lernens bei der Verarbeitung von Text etabliert.
Ein Transformator-Modell wandelt die Eingabe in sogenannte Tokens um. Anschließend führt es mathematische Operationen durch, um die Beziehungen zwischen diesen Tokens herauszufinden. So kann der Computer Muster erkennen, die auch ein Mensch sehen würde, wenn ihm dieselbe Frage gestellt würde.
Was heißt das?
Wenn Sie jemanden eine Frage stellen, erkennt derjenige darin das Thema und die Bedeutung der Frage an sich. Das Transformator-Modell ist also eine KI, die Inhalte von Texten „liest“.
Dazu teilt sie diesen in kleine Stücke auf, sogenannte Tokens.
Die KI kann nun herausfinden, wie diese Textfragmente zusammenhängen. So ist es ihr möglich, Muster darin zu erkennen. Also genau wie ein Mensch, wenn er liest und versteht, worum es im Text geht.
Hier folgen noch ein paar Erklärungen zum Token.
Was ist ein Token?
Im Kontext großer Sprachmodelle (LLMs) bezieht sich der Begriff „Token“ auf einen Textabschnitt, den das Modell liest oder generiert.
Ein Token ist normalerweise kein einzelnes Wort; es kann eine kleinere Einheit wie ein Buchstabe oder ein Teil eines Wortes sein, oder auch eine größere Einheit wie ein ganzer Satzteil. Zum Beispiel könnten die Tokens im Satz „Hallo, Welt!“ je nach Art der Tokenisierung „Hallo“ „,“ „Welt“ „!„] sein.
Was ist Tokenisierung?
Tokenisierung ist der Prozess, bei dem die Eingabe- und Ausgabetexte in kleinere Einheiten aufgeteilt werden, die sich von den KI-Modellen der LLM verarbeiten lassen. Tokens können wie beschrieben Wörter, Buchstaben, Teile von Wörtern oder Symbole sein, je nach Art und Größe des Modells.
Die Tokenisierung hilft dem Modell, verschiedene Sprachen, Vokabulare und Formate zu handhaben und die Rechen- und Speicherkosten zu reduzieren. Die Tokenisierung kann auch die Qualität und Vielfalt der generierten Texte beeinflussen. Das passiert dann, wenn sie die Bedeutung und den Kontext der Tokens beeinflusst.
Diese Tokenisierung kann mit verschiedenen Methoden durchgeführt werden, wie etwa regelbasiert, statistisch oder neuronal, je nach Komplexität und Variabilität der Texte.
Was es mit den Selbstaufmerksamkeitsmechanismen auf sich hat
Die LLMs nutzen sogenannte Selbstaufmerksamkeitsmechanismen, die es dem Modell ermöglichen, schneller zu lernen als herkömmliche Modelle. Mit Selbstaufmerksamkeit kann das Transformator-Modell verschiedene Teile einer Textsequenz oder den gesamten Satzkontext berücksichtigen, um Vorhersagen zu treffen und damit neue Texte zu generieren.
Der Selbstaufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht es einem Teil der Eingabedaten, wie einem Wort oder Token in einem Satz, unabhängig von seiner Position, sich auf andere Teile der Eingabedaten zu beziehen, wie einen Satz, Absatz oder einen größeren Textabschnitt.
Was das vereinfacht bedeutet
Die künstliche Intelligenz kann bestimmte Teile eines Textes betrachten, um dessen Thema besser zu erfassen. Dadurch lernt sie schneller. Mit dieser Fähigkeit kann das KI-Modell auch neue Texte erstellen, indem es Vorhersagen darüber trifft, wie der Text weitergehen könnte.
Anders ausgedrückt: Das Modell sucht nach Hinweisen im Text, um zu erraten, was als Nächstes passieren könnte. So kann es immer bessere Texte generieren.
Large Language Models nutzen Statistik und Wahrscheinlichkeiten, um ihre Vorhersagen zu optimieren. Sie bestimmen Wort für Wort die wahrscheinlichste Fortsetzung eines Textes.
Das habe ich auch schon in einem anderen Beitrag erwähnt, in dem es um die Nutzung von ChatGPT für Fachtexte geht.
Das Training der Large Language Modelle
Damit ein Large Language Modell zum Erstellen von Texten verwendet werden kann, benötigt es natürlich etwas Training. Und für dieses Training braucht es jede Menge Daten. Wir reden hier von Datenvolumen im Bereich von Petabytes.
Zur Veranschaulichung: 1 Petabyte sind 1000 Terabyte. Haben Sie eine tragbare Festplatte mit einem Terabyte (1TB)? Dann können Sie sich vielleicht vorstellen, was ein Terabyte ist. Hier geht es aber um mehrere Tausend Terabyte.
Das Training erfolgt in mehreren Schritten. Zunächst trainiert man das Modell mit Unmengen an unmarkierten und unstrukturierten Daten in sehr großen Mengen. Man könnte diese Daten auch als Rohdaten bezeichnen.
Bereits jetzt beginnt das Modell damit, Beziehungen zwischen den verschiedenen Wörtern und Abschnitten herzustellen.
Dann folgt eine Feinabstimmung, die einige LLMs durchlaufen. Hierbei handelt es sich um eine Form des selbst überwachten Lernens. Während man den Schritt zuvor noch und strukturierte Daten verwendet hat, werden diese nun bereinigt und in eine einheitliche Form gebracht, die das Modell ohne Probleme lesen kann.
Dieser Schritt hilft dem Large Language Model, die wichtigen Teile des Textes zu identifizieren und verschiedene Konzepte zu erkennen.
Im nächsten Schritt wird das LLM Deep Learning angewandt. In diesen Schritt kann das Large Language Model Beziehungen und Verbindungen zwischen den einzelnen Wörtern und Textteilen erkennen und sie quasi verstehen.
Sie können bereits die sogenannten Tokens. Diese bekommen verschiedene Punktzahlen, die für die Gewichtung der einzelnen Wort- oder Satzelemente stehen. Nun ist das Modell so weit, dass es für praktische Zwecke eingesetzt werden kann.
Und das ist genau der Punkt, an dem der Nutzer ins Spiel kommt und das Large Language Model erstmalig zur Generierung von Antworten und Texten nutzt.
Sie als Nutzer geben eine Anweisung oder stellen eine Frage, die das Modell dann anschließend in Form einer Textausgabe beantwortet. Das kann aus unterschiedlichen Gründen geschehen:
- Eine der häufigsten Möglichkeiten ist die Texterstellung. Das LLM wird verwendet, um einen Text zu einem bestimmten Thema zu generieren.
- Eine weitere Anwendungsmöglichkeit sind Übersetzungen in mehreren Sprachen, eine sehr beliebte Anwendung der Modelle.
- Ebenso ist es möglich, Inhaltszusammenfassungen von Textblöcken oder mehreren Seiten zu erstellen.
- Oder Sie lassen einen Textabschnitt oder mehrere komplette Texte komplett umschreiben.
Natürlich gibt es noch eine Menge weiterer Anwendungen. Das waren nur einige Beispiele. Oft werden derartige Modelle mit künstlicher Intelligenz auch für Chatbots oder ähnliche Anwendungen eingesetzt.
Vorteile der Large Language Models
Ein großer Vorteil von LLMs ist ihre Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Situationen und Anwendungsbereiche.
Sie können speziell für die Bedürfnisse einer Organisation oder eines Unternehmens trainiert werden. So ist es möglich, die LLMs für viele verschiedene Aufgaben zu nutzen. Moderne LLMs sind außerdem sehr leistungsstark und liefern schnell Antworten.
Größere Datensätze und mehr Parameter beim Training verbessern die Genauigkeit der Modelle. Wenn unmarkierte Daten für das Training verwendet werden, geht der Lernprozess schneller voran.
Die Daten lassen sich beschriften, um dem Modell zu zeigen, um welche Merkmale es geht und welche es identifizieren soll. Ebenso können die Daten unmarkiert sein, und das Modell muss die wiederkehrende Merkmale erkennen und diese eigenständig extrahieren.
Hier also noch einmal die Vorteile in Kurzform:
- Large Language Modelle sind gut erweiterbar und anpassungsfähig an spezifische Bedürfnisse.
- Sie lassen sich außerdem flexibel für verschiedenste Aufgaben einsetzen.
- Dank moderner Technik sind die Modelle sehr leistungsfähig und liefern Antworten in sehr kurzer Zeit.
- Die Genauigkeit lässt sich durch die Menge der antrainierten Daten in einem LLM deutlich steigern.
- Der Trainingsprozess wird dadurch beschleunigt und erleichtert, dass sich die Modelle mit unstrukturierten Daten trainieren lassen.
- Außerdem sind die Large Language Modelle in der Lage, Texte zu analysieren und sprachliche Fehler oder stilistische Verbesserungen vorzunehmen.
- Auch ein Verständnis über den Kontext eines Textes oder einer Frage ist möglich. LLMs können also Zusammenhänge in Texten erkennen und daraus Schlüsse ziehen.
Welche Herausforderungen es noch gibt
Large Language Modelle wie schon bereits erstaunlich präzise Antworten und sind in der Lage, äußerst schnell und flexibel zu arbeiten. Aber es gibt da doch noch einige Herausforderungen und Einschränkungen.
- Für das Training benötigt man umfangreiche Datensätze (siehe oben) und äußerst leistungsfähige Hardware.
- Dadurch steigen auch die Kosten für den Betrieb solcher LLMs.
- Es handelt sich um sehr komplizierte Technologien, dementsprechend schwierig ist es auch, Fehler zu finden und sie zu beheben. Immerhin gibt es Milliarden von Parametern.
- Mit inhaltlich falschen Eingabeaufforderungen (Prompts) können Fehlfunktionen hervorgerufen werden.
- LLMs können ungenaue oder sogar falsche Antworten liefern, wenn diese nicht mehr auf den Trainingsdaten basieren. Diese sogenannten KI-Halluzinationen treten dann auf, wenn das Large Language Model Antworten liefern soll, auch wenn keine Quelldaten zu einem bestimmten Thema vorhanden sind. Lesen Sie dazu auch diesen Textabschnitt, in dem es darum geht, wie inhaltliche Fehler entstehen. Oder lesen Sie hier weiter, wo es um Fehlinformationen von ChatGPT geht.
- Außerdem lässt sich nicht immer nachvollziehen, wie das Modell zu einem bestimmten Ergebnis kommt. Es kann sogar zum Teil nicht einmal selbst erklären, warum es eine bestimmte Antwort ausgibt. Mehr dazu finden Sie hier.
Die Zukunft der Large Language Models (LLMs)
Aktuell gestalten Menschen die Zukunft von Large Language Modellen. Schließlich arbeiten sie an ihrer Entwicklung.
Aber vielleicht wird sich das in naher Zukunft schon ändern. Denn es ist durchaus vorstellbar, dass die LLMs sich in Zukunft selbstständig weiterentwickeln.
Sie werden klüger und besser. Eine wichtige Fähigkeit wird wachsen. Es geht darum, Informationen über verschiedene Themenbereiche hinweg zu verstehen und zu übersetzen. Und das macht sie für Unternehmen noch interessanter und wertvoller.
Mit mehr Daten zur Verfügung werden LLMs auch besser darin, Informationen zu filtern und potenzielle Fehler zu erkennen, möglicherweise durch Hinzufügen von Funktionen zur Faktenüberprüfung.
Der Einsatz von Techniken wie Reinforcement Learning, bei dem das Modell durch menschliches Feedback lernt, wird die Genauigkeit von LLMs noch mehr steigern.
Das klingt zunächst sehr vielversprechend. Aber es gibt auch Bedenken.
Denn die kontinuierlichen Verbesserungen bringen auch Risiken mit sich. Die fortschreitende Entwicklung von LLMs bringt neue Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit mit sich. Sie könnten es Angreifern erleichtern, überzeugende und realistische Betrugs-E-Mails zu erstellen.
Trotzdem wird die Entwicklung von LLMs unaufhaltsam sein.
Large Language Models werden weiterhin mit immer größeren Datensätzen trainiert, wobei eine verbesserte Datenqualität und die Reduzierung von möglichen Vorurteilen eine wichtige Rolle spielen. Zukünftige Large Language Models werden voraussichtlich noch besser darin sein, komplexe Zuordnungen zu treffen und verständliche Erklärungen für ihre Ergebnisse zu liefern. Außerdem streben sie danach, genauere Informationen in spezialisierten Bereichen zu generieren.
Eine interessante Entwicklung sind LLMs, die auf dem Konzept des Wissensabrufs basieren, wie zum Beispiel Googles REALM. Diese Modelle sind darauf spezialisiert, auf bestimmten Datensätzen zu trainieren und Schlussfolgerungen zu ziehen, ähnlich wie ein Nutzer gezielt nach Informationen auf einer einzelnen Website sucht.
Fazit:
Large Language Models machen die menschliche Kommunikation im Alltag einfacher. Sie basieren auf Deep Learning, benötigen aber eine riesige Menge an Daten, um gute Ergebnisse zu erzielen. Das bekannteste Large Language Model bis 2023 ist ChatGPT, das Texte, Codes oder sogar Songs erstellen kann. Trotz ihrer Vorteile stehen Large Language Models auch vor einigen Herausforderungen, daher sollten die Antworten der Modelle nicht unbedingt als perfekte Lösungen angesehen werden.