Large Language Models (zu dt. Große Sprachmodelle) arbeiten auf Basis von Deep Learning Modellen mit menschlicher Sprache. Das Ziel des Large Language Models (LLM) ist es, einen Text auf menschenähnliche Weise zu erzeugen und zu verstehen.
In diesem Beitrag geben wir Ihnen einen Überblick über Themen wie,
- Was ist ein Large Language Model?
- Wie funktionieren LLMs?
- Was sind Beispiele für LLMs?
Lassen Sie uns einsteigen!
- Large Language Model einfach erklärt
- Wie funktionieren Large Language Models?
- Was sind die verschiedenen Typen von LLMs?
- Was sind Beispiele und Einsatzmöglichkeiten von Large Language Models?
- Was sind die Vorteile von LLMs?
- Was sind die Herausforderungen von LLMs?
- Fazit
- FAQ: Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet
Large Language Model einfach erklärt
Large Language Model (LLM) ist eine Art von Algorithmus der Künstlichen Intelligenz (KI). Es verwendet Deep-Learning-Techniken und große Datensätze, um
- neue Inhalte zu verstehen,
- zusammenzufassen,
- zu generieren
- und vorherzusagen.
Die großen Sprachmodelle fallen in die Kategorie der generativen KI und werden insbesondere zur Generierung textbasierter Inhalte verwendet. Ein aktuelles Beispiel für ein solches Modell ist ChatGPT. Dazu später mehr.
KI-basierte Sprachmodelle wurden schon 1966 vom MIT vorgestellt in Form eines Chatbots mit dem Namen ELIZA. Allerdings gibt es hier eine wichtige Abgrenzung: Language Model vs. Large Language Model.
Ein Sprachmodell (Language Model) kann von unterschiedlicher Komplexität sein: von einfachen Modellen bis hin zu komplexeren neuronalen Netzwerken. Alle Sprachmodelle müssen wir zunächst anhand eines Datensatzes trainieren. Schließlich nutzen wir verschiedene Techniken, um Beziehungen abzuleiten und auf der Grundlage der trainierten Daten neue Inhalte zu generieren.
Der Begriff Large Language Modell bezieht sich jedoch in der Regel auf Modelle, die Deep-Learning-Techniken verwenden und eine große Anzahl von Parametern haben, die von Millionen bis zu Milliarden reichen können.
Mit einer großen Anzahl von Parametern, basierend auf einem Transformermodell sind LLMs in der Lage, schnell zu verstehen und passende Antworten zu generieren, wodurch die KI-Technologie in vielen verschiedenen Bereichen einsetzbar ist (z.B. als Chatbot). Wie das funktioniert? Das klären wir im nächsten Abschnitt.
Wie funktionierten Large Language Models?
Entwickler trainieren große Sprachmodelle auf einem großen Datenvolumen (in der Regel Petabytes groß). Das Training selbst erfolgt in mehreren Schritten und beginnt meist mit dem Ansatz des unsupervised Learnings als Pre-Training.
Schritt 1: Unüberwachtes Lernen
In dem Ansatz des unüberwachten Lernens (unsupervised Learning) trainiert man ein Modell mit unstrukturierten Daten. Durch das Training mit unstrukturierten Daten stehen dem Sprachmodell größere Datensätze zur Verfügung. In diesem Schritt beginnt das LLM Beziehungen zwischen einzelnen Wörtern und Konzepten herzustellen.
Schritt 2: Überwachtes Lernen
Als nächstes folgt das Training mit Prompts und Fine-tuning mit einer Form des selbstüberwachten Lernens (self-supervised Learning). Die zuvor antrainierten, unstrukturierten Daten werden bereinigt und in eine einheitliche, für das Modell lesbare Form gebracht. Das LLM wird nun mit strukturierten Daten trainiert, damit dieses in der Lage ist, verschiedene Konzepte genauer zu identifizieren.
Schritt 3: Reinforcement Learning
Bei verschiedenen Modell-Tests werden die Datensätze identifiziert, die fehlerhaft sind. Damit das Modell später fehlerfreie Antworten generiert, werden Trainingsdatensätze eingepflegt (reinforcement Learning).
Schließlich durchläuft das Modell den Prozess des transformer neural network (basierend auf dem Deep Learning Konzept). Die Transformer-Architektur ermöglicht es dem LLM, die Beziehungen und Verbindungen zwischen Wörtern und Konzepten zu verstehen und zu erkennen, indem es einen Mechanismus der self-attention einsetzt. Dieser Mechanismus ist in der Lage, einem bestimmten Element (Token genannt) eine Punktzahl zuzuweisen, um die Wahrscheinlichkeit einer Beziehung zu bestimmen.
In der folgenden Grafik sind die einzelnen Prozessschritte nochmals abgebildet.
Sobald das Large Language Modell trainiert ist, können wir es für verschiedene Zwecke einsetzen (z.B. Texterstellung, Übersetzung, Inhaltszusammenfassung, Chatbots).
Auch an dieser Stelle haben wir uns mit ChatGPT unterhalten. Befragt man es nach dem eigenen Trainingsprozess, so antwortet es wie folgt:
| Prozessschritt | Erklärung |
| Datensammlung | Große Mengen an Daten wurden gesammelt, um das Modell zu trainieren |
| Datenbereinigung | Gesammelten Daten wurden bereinigt, um unnötige Informationen zu entfernen |
| Datenkodierung | Bereinigten Daten werden in verständliche Form gebracht |
| Modelltraining | Modell wurde mit kodierten Daten trainiert, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen |
| Modellvalidierung | Trainiertes Modell wurde auf separaten Testdatensatz validiert |
| Modellverbesserung | Auf Basis der Validierungsergebnisse wurden Anpassungen am Modell vorgenommen |
| Bereitstellung | ChatGPT wurde in produktionsfähige Umgebung implementiert |
Was sind die verschiedenen Typen von LLMs?
Es gibt eine Reihe von Begriffen zur Beschreibung der verschiedenen Arten großer Sprachmodelle, die sich ständig weiterentwickeln. Zu den gebräuchlichen Typen gehören die folgenden:
| Large Language Model Typ | Beschreibung |
| Zero-shot Modell | Ein großes, verallgemeinertes Modell, das auf einem generischen Datenkorpus trainiert wurde und in der Lage ist, für allgemeine Anwendungsfälle ein ziemlich genaues Ergebnis zu liefern, ohne dass ein zusätzliches Training erforderlich ist (z.B. ChatGPT (GPT-3)). |
| Fine-tuned oder domain-specific Modell | Ist ein Zero-shot Modell, welches zusätzlich trainiert wurde. Ein Beispiel ist OpenAI Codex, ein domänenspezifisches LLM für die Programmierung auf der Grundlage von GPT-3. |
| Multimodales Modell | Ursprünglich wurden LLMs nur auf Text abgestimmt, aber mit dem multimodalen Ansatz ist es möglich, sowohl Text als auch Bilder zu verarbeiten (GPT-4). |
Was sind Beispiele und Einsatzmöglichkeiten für Large Language Models?
Wir können LLMs für eine Vielzahl von Aufgaben verwenden, wie z. B.
- Stimmungsanalyse,
- Beantwortung von Fragen,
- Erstellung von Code,
- automatische Zusammenfassungen,
- maschinelle Übersetzung,
- Dokumentenklassifizierung,
- Texterstellung
- und vieles mehr.
Wir können LLMs zum Beispiel auf Kundenrezensionen trainieren, um die Stimmung in Rezensionen zu erkennen oder Fragen zu angebotenen Produkten oder Dienstleistungen auf der Grundlage des Kundenfeedbacks zu beantworten. Bekannte Beispiele für Large Language Models sind ChatGPT, Dolly und Google Bard.
ChatGPT
ChatGPT ist ein Tool zur Verarbeitung natürlicher Sprache, das auf KI-Technologie basiert. Die Entwickler trainierten es auf einer großen Menge an Textdaten und verwendeten Machine Learning Techniken, damit es natürliche Sprache versteht und zu generiert. Bei einer Anfrage analysiert GPT den Text dieser, um die korrekte Bedeutung zu verstehen. Die Antwort basiert auf den Daten, mit denen ChatGPT im Trainingsprozess gelernt hat.
Das Sprachmodell kann Fragen beantworten und Sie bei Aufgaben wie dem Verfassen von E-Mails, Aufsätzen und Code unterstützen.
In diesem YouTube Video erklären wir Ihnen, wie Sie einen Chatbot mit der Hilfe von ChatGPT und LangChain programmieren (RAG).
Dolly von Databricks
Auch Dolly ist ein Tool zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Benannt nach dem ersten geklonten Säugetier der Welt, einem Schaf, weist Dolly wesentliche Unterschiede zu ChatGPT auf: Der Code von Dolly ist frei verfügbar, wurde jedoch auf einem viel kleineren Sprachmodell mit nur sechs Milliarden Parametern trainiert (im Gegensatz zu 175 Milliarden für GPT-3).
Es basiert auf der Transformer-Architektur und wurde mit einer großen Menge an Textdaten trainiert, um natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Dolly ist in der Lage, menschenähnliche Gespräche zu führen, Fragen zu beantworten, Texte zu generieren und vieles mehr.
Dolly wurde speziell für die Verwendung in Unternehmen entwickelt und kann in verschiedenen Anwendungen wie Chatbots, Spracherkennung und Textgenerierung eingesetzt werden.
Google Bard
Google BARD (Big-Ass-Robot-Dialog) ist ein von Google entwickeltes Large Language Model. Bard stellt eine Erweiterung zur herkömmlichen Google Suche dar. In einem Suchfeld kann man seine Fragen oder Aufträge formulieren. So kann man Bard beispielsweise bitten, ein Gedicht, einen Songtext oder einen Essay zu schreiben. Der Chatbot antwortet und nennt zusätzlich Quellenangaben. Im Gegensatz zu ChatGPT generiert Bard auch mehrere Vorschläge, so genannte „Entwürfe“, aus denen man auswählen kann.
Hier finden Sie weitere Fallbeispiele zum Einsatz von Large Language Models.
Um Large Language Models auf spezifische Anwendungsbereiche anzupassen und die Ergebnisse zu personalisieren, wird der Prozess des LLMOps empfohlen. Sehen wir uns nun die Vorteile von LLMs an.
Was sind Vorteile von Large Language Models?
Es gibt zahlreiche Vorteile, die Large Language Models für Organisationen und Nutzer bieten:
| Vorteil | Detail |
| Flexibilität | LLMs können individuell angepasst werden und so spezifische Bedürfnisse einer Organisation erfüllen. |
| Leistungsfähigkeit | Dafür, dass LLMs über enormes „Wissen“ verfügen, antworten sie verhältnismäßig schnell |
| Sprachliche Korrekturen und Verbesserungen | LLMs können Texte analysieren und sprachliche Fehler oder stilistische Verbesserungen vorschlagen. Dies ist besonders hilfreich beim Verfassen von Texten oder beim Erlernen einer neuen Sprache. |
| Kontextuelles Verständnis | LLMs haben die Fähigkeit, den Kontext von Fragen und Texten zu verstehen, was ihnen ermöglicht, präzise und relevante Antworten zu geben. Sie können den Zusammenhang von Sätzen oder Absätzen erfassen und daraus Schlüsse ziehen. |
Neben den Vorteilen verbergen sich auch Herausforderungen bei den Large Language Modellen.
Was sind die Herausforderungen von Large Language Models?
Die Verwendung von LLMs bietet zwar viele Vorteile, doch gibt es auch einige Herausforderungen und Einschränkungen. Die größten Herausforderungen stellen wir Ihnen in der folgenden Tabelle vor:
| Herausforderung | Detail |
| Entwicklungskosten | Die riesigen Datensätze und Grafikprozessor-Hardware die LLMs benötigen sind teilweise sehr kostspielig. |
| Umwelt | LLMs können aufgrund ihrer Größe und ihres Rechenbedarfs negative Auswirkungen auf die Umwelt haben. Die Serverfarmen, die für das Training der Modelle benötigt werden, verbrauchen eine beträchtliche Menge an Strom, was zu einem erhöhten Kohlendioxidausstoß führt. |
| Verzerrung | Unstrukturierte Daten bergen die Gefahr von verzerrten Antworten. |
| Erklärbarkeit (Bias) | Es ist nicht immer nachvollziehbar, wie das LLM zu einem bestimmten Ergebnis kommt. |
| Komplexität | Die Fehlerbehebung der LLMs ist komplex, da das Model auf Milliarden von Parametern beruht. |
Fazit
Large Language Modelle vereinfachen Teile der menschlichen Kommunikation im Alltag. Sie basieren auf dem Konzept von Deep Learning und brauchen Milliarden Daten, um gute Ergebnisse zu liefern. Das wohl bekannteste Large Language Modell Stand 2023 ist ChatGPT mit den Möglichkeiten, Texte, Codes oder Songs zu schreiben und erste Inspirationen für die schwere Hausaufgabe zu sammeln. Neben den Vorteilen haben Large Language Models auch einige Herausforderungen, weshalb die Antworten der Modelle nicht unbedingt als Musterlösung gelten sollten.
Wenn Sie mehr zum Thema Large Language Models erfahren möchten, kontaktieren Sie uns gerne.
FAQ: Die wichtigsten Fragen schnell beantwortet
Large Language Modelle (zu dt. Große Sprachmodelle) arbeiten auf Basis von Deep Learning Modellen mit menschlicher Sprache, um z.B. Texte zu generieren oder Antworten auf Fragen zu geben. Entwickler müssen das Modell hierfür mit Milliarden von Daten trainieren. Ein bekanntes Beispiel für ein Large Language Modell ist ChatGPT.
Die LLMs werden im Durchschnitt in drei Schritten trainiert:
1. Das Modell wird mit unstrukturierten Daten antrainiert (Unsupervised Learning)
2. Es folgt ein Fine-Tuning mit strukturierten Daten (Self-Supervised Learning)
3. Fehlerhafte Datensätze werden identifiziert und mit geprüften Datensätzen neu trainiert (Reinforcement Learning)
Large Language Modelle basieren im Gegensatz zu Natural Language Processing-Modellen und Language Modellen auf Milliarden bis Billiarden von Daten. So erreicht LLM den Bereich des Deep Learnings und kann im Gegensatz zu den anderen beiden Konzepten komplexe Anfragen erfassen und verarbeiten.
