Vom Code zur Konversation: Wie funktioniert ein LLM?

Large Language Models (LLMs) sind fortschrittliche generative KI-Systeme, die in der Lage sind, menschenähnliche Texte zu verstehen und zu erzeugen. Diese Modelle können menschliche Sprachen erkennen und interpretieren, nachdem sie auf Millionen von Gigabytes an Textdaten aus dem Internet trainiert wurden. LLM-gestützte Innovationen wie ChatGPT haben sich einen Namen gemacht und machen generative KI für alle zugänglich. 

Da der weltweite LLM-Markt bis 2034 ein Volumen von 85,6 Milliarden Dollar erreichen soll, konzentrieren sich viele Unternehmen auf die Einführung von LLMs in ihren Geschäftsbereichen.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie große Sprachmodelle funktionieren und wie sie in verschiedenen Branchen eingesetzt werden. Los geht's!

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Die Entwicklung der großen Sprachmodelle

Die Geschichte der großen Sprachmodelle erstreckt sich über mehrere Jahrzehnte, gefüllt mit Forschungsdurchbrüchen und faszinierenden Entdeckungen. Bevor wir uns mit den Kernkonzepten befassen, wollen wir uns einige der wichtigsten Meilensteine ansehen.

Hier ein kurzer Überblick über die wichtigsten Meilensteine in der Entwicklung der LLMs:

• 1960s: Joseph Weizenbaum entwickelt ELIZA, einen der ersten Chatbots. Er nutzte den Musterabgleich, eine Methode, bei der das System Schlüsselwörter in den Benutzereingaben erkennt und entsprechend antwortet, um eine einfache Unterhaltung zu simulieren.

• 1990s: Rekurrente neuronale Netze (RNNs) wurden entwickelt, um sequentielle Daten wie Text oder Sprache zu verarbeiten. Sie konnten sich an vergangene Eingaben erinnern, hatten aber Probleme mit langen Sequenzen, was zur Entwicklung von LSTM-Netzwerken (Long Short-Term Memory) führte, um dieses Problem zu lösen.

• 2014: Gated Recurrent Units (GRUs) wurden als eine einfachere und schnellere Version von LSTMs eingeführt. Etwa zur gleichen Zeit werden Aufmerksamkeitsmechanismen entwickelt, die es der KI ermöglichen, sich auf die wichtigsten Teile einer Sequenz zu konzentrieren, um sie besser zu verstehen.

• 2017: Transformer führte eine neue Art der Textverarbeitung ein, indem sie Multi-Head-Attention und Parallelverarbeitung einsetzte. Im Gegensatz zu RNNs können sie ganze Sequenzen auf einmal analysieren, wodurch sie schneller sind und den Kontext besser verstehen.

Seit 2018 nutzen Modelle wie BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) und GPT (Generative Pre-trained Transformer) Transformatoren, um eine bidirektionale Verarbeitung einzuführen, bei der Informationen sowohl vorwärts als auch rückwärts fließen. Diese Fortschritte haben die Fähigkeit solcher Modelle, natürliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen, erheblich verbessert.

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Wie funktioniert ein LLM?

Um zu verstehen, wie ein LLM (Large Language Model) funktioniert, ist es wichtig, zunächst zu klären, was genau ein LLM ist. 

LLMs sind eine Art von Basismodellen - universelle KI-Systeme, die auf großen Datensätzen trainiert werden. Diese Modelle können auf bestimmte Aufgaben abgestimmt werden und sind so konzipiert, dass sie Text in einer Weise verarbeiten und generieren, die das menschliche Schreiben nachahmt. LLMs sind hervorragend in der Lage, aus minimalen Vorgaben Vorhersagen zu treffen und werden häufig in der generativen KI eingesetzt, um Inhalte auf der Grundlage menschlicher Eingaben zu erstellen . Sie können Zusammenhänge erkennen, kohärente und relevante Antworten geben, Sprachen übersetzen, Texte zusammenfassen, Fragen beantworten, beim kreativen Schreiben helfen und sogar Code generieren oder debuggen.

LLMs sind unglaublich groß und arbeiten mit Milliarden von Parametern. Parameter sind interne Gewichte, die das Modell beim Training erlernt und die es ihm ermöglichen, auf der Grundlage der Eingaben, die es erhält, Ausgaben zu generieren. Generell gilt, dass Modelle mit mehr Parametern eine bessere Leistung erbringen.

Hier sind einige Beispiele für beliebte LLMs:

• GPT-4o: GPT-4o wird im Mai 2024 veröffentlicht und ist das neueste multimodale Modell von OpenAI. Es kann Text-, Bild-, Audio- und Videoeingaben verarbeiten.
• Claude 3.5: Claude 3.5, das im Juni 2024 von Anthropic eingeführt wird, baut auf der Claude 3-Serie auf und bietet verbesserte Funktionen für die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Lösung von Problemen.
• Llama 3: Die Llama 3-Serie von Meta, die im April 2024 veröffentlicht wurde, umfasst Modelle mit bis zu 70 Milliarden Parametern. Diese Open-Source-Modelle sind für ihre Kosteneffizienz und starke Leistung bei verschiedenen Benchmarks bekannt. 
• Zwillinge 1.5: Gemini 1.5 wurde im Februar 2024 von Google DeepMind auf den Markt gebracht und ist ein multimodales Modell, das Text, Bilder und andere Datentypen verarbeiten kann.

Die wichtigsten Bestandteile eines LLM

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) bestehen aus mehreren Schlüsselkomponenten, die zusammenarbeiten, um Benutzeranfragen zu verstehen und darauf zu reagieren. Einige dieser Komponenten sind in Schichten organisiert. Jede Schicht übernimmt bestimmte Aufgaben in der Sprachverarbeitungspipeline. 

Die Einbettungsschicht zerlegt zum Beispiel Wörter in kleinere Teile und identifiziert Beziehungen zwischen ihnen. 

Darauf aufbauend analysiert die Feedforward-Schicht diese Teile, um Muster zu finden. In ähnlicher Weise sorgt die rekurrente Schicht dafür, dass das Modell die richtige Reihenfolge der Wörter beibehält. 

Eine weitere wichtige Komponente ist der Aufmerksamkeitsmechanismus. Er hilft dem Modell, sich auf die relevantesten Teile der Eingabe zu konzentrieren und ermöglicht es ihm, Schlüsselwörter oder Phrasen gegenüber weniger wichtigen zu bevorzugen. Nehmen wir das Beispiel der Übersetzung von "Die Katze saß auf der Matte" ins Französische: Der Aufmerksamkeitsmechanismus sorgt dafür, dass das Modell "Katze" mit "le chat" und "Matte" mit "le tapis" abgleicht und die Bedeutung des Satzes beibehält. Diese Komponenten arbeiten Schritt für Schritt zusammen, um Text zu verarbeiten und zu erzeugen. 

Verschiedene Arten von LLMs

Alle LLMs haben dieselben grundlegenden Komponenten, aber sie können für bestimmte Zwecke aufgebaut und angepasst werden. Hier sind einige Beispiele für verschiedene Arten von LLMs und ihre einzigartigen Fähigkeiten:

• Null-Schuss-Modelle: Diese Modelle können Aufgaben bewältigen, für die sie nicht speziell trainiert wurden. Sie nutzen das allgemeine Wissen, das sie gelernt haben, um neue Aufforderungen zu verstehen und Vorhersagen zu treffen, ohne dass sie extra trainiert werden müssen.
• Feinabgestimmte Modelle: Feinabgestimmte Modelle basieren auf allgemeinen Modellen, werden aber für bestimmte Aufgaben weiter trainiert. Dieses zusätzliche Training macht sie für spezielle Anwendungen besonders effektiv.
• Multimodale Modelle: Diese fortschrittlichen Modelle können mehrere Arten von Daten verarbeiten und erzeugen, z. B. Text und Bilder. Sie sind für Aufgaben gedacht, die eine Kombination aus Text- und Bildverständnis erfordern.

Wie natürliche Sprachverarbeitung mit LLMs zusammenhängt

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) hilft Maschinen, die menschliche Sprache zu verstehen und mit ihr zu arbeiten, während sich generative KI auf die Erstellung neuer Inhalte wie Texte, Bilder oder Code konzentriert. Large Language Models (LLMs) bringen diese beiden Bereiche zusammen. Sie nutzen NLP-Techniken, um Sprache zu verstehen, und wenden dann generative KI an, um originelle, menschenähnliche Antworten zu erzeugen. Durch diese Kombination können LLMs Sprache verarbeiten und kreative und aussagekräftige Texte erzeugen, was sie für Aufgaben wie Unterhaltungen, die Erstellung von Inhalten und Übersetzungen nützlich macht. Durch die Kombination der Stärken von NLP und generativer KI ermöglichen LLMs es Maschinen, auf eine Weise zu kommunizieren, die sich natürlich und intuitiv anfühlt.

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Anwendungen von LLMs in verschiedenen Branchen

Nachdem wir nun erklärt haben, was ein LLM ist und wie es funktioniert, wollen wir einen Blick auf einige Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen werfen, die das Potenzial von LLMs zeigen.

Einsatz von LLMs in Legal Tech

KI-Modelle verändern die Rechtsbranche, und LLMs haben Aufgaben wie das Recherchieren und Verfassen von Rechtsdokumenten für Anwälte viel schneller gemacht. Mit ihnen lassen sich Rechtstexte wie Gesetze und frühere Fälle schnell analysieren, um die Informationen zu finden, die Anwälte brauchen. LLMs können auch beim Verfassen von Rechtsdokumenten wie Verträgen oder Testamenten helfen. 

Interessanterweise sind LLMs nicht nur für Recherchen und Entwürfe nützlich - sie sind auch wertvolle Werkzeuge, um die Einhaltung von Rechtsvorschriften zu gewährleisten und Arbeitsabläufe zu optimieren. Unternehmen können LLMs nutzen, um Vorschriften einzuhalten, indem sie potenzielle Verstöße aufdecken und Empfehlungen zu deren Beseitigung geben. Bei der Überprüfung von Verträgen können LLMs wichtige Details hervorheben, Risiken oder Fehler erkennen und Änderungen vorschlagen.

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Einzelhandel und E-Commerce: KI-gestützte Chatbots mit LLMs

Ein LLM kann Kundendaten wie frühere Einkäufe, Surfgewohnheiten und Aktivitäten in sozialen Medien analysieren, um Muster und Trends zu erkennen. Dies hilft dabei, personalisierte Produktempfehlungen zu erstellen. Anwendungen, die in LLMs integriert sind, können Kunden durch den Kauf von Produkten leiten, z. B. bei der Auswahl der Artikel, dem Hinzufügen zum Warenkorb und dem Abschluss der Kaufabwicklung. 

Darüber hinaus können LLM-basierte Chatbots auf allgemeine Kundenanfragen zu Produkten, Dienstleistungen und Versand antworten. Dadurch haben die Kundendienstmitarbeiter/innen mehr Zeit für komplexere Fragen. Ein gutes Beispiel ist der neueste KI-Chatbot von Amazon, Rufus. Er nutzt LLMs, um Zusammenfassungen von Produktrezensionen zu erstellen. Rufus kann auch gefälschte Rezensionen erkennen und den Kunden die richtige Kleidergröße empfehlen.

LLMs in Forschung und Wissenschaft

Eine weitere interessante Anwendung von LLMs ist der Bildungssektor. LLMs können Übungsaufgaben und Quizze für Schüler/innen erstellen und so das Lernen interaktiver gestalten. 

In Verbindung mit Schulbüchern können LLMs eine personalisierte Lernerfahrung bieten, die es den Schüler/innen ermöglicht, in ihrem eigenen Tempo zu lernen und sich auf Themen zu konzentrieren, die sie als schwierig empfinden. Lehrkräfte können LLMs auch zur Benotung von Schülerarbeiten wie Aufsätzen und Tests nutzen, um Zeit zu sparen und sich auf andere Aspekte des Unterrichts zu konzentrieren. 

Außerdem können diese Modelle Lehrbücher und Lernmaterialien in verschiedene Sprachen übersetzen und so den Schülern den Zugang zu Bildungsinhalten in ihrer Muttersprache erleichtern.

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Vor- und Nachteile von großen Sprachmodellen

LLMs bieten viele Vorteile, indem sie natürliche Sprache verstehen, Aufgaben wie Zusammenfassungen und Übersetzungen automatisieren und bei der Codierung helfen. Sie können Informationen aus verschiedenen Quellen kombinieren, komplexe Probleme lösen und mehrsprachige Kommunikation unterstützen, was sie in vielen Branchen nützlich macht. 

Sie bringen jedoch auch Herausforderungen mit sich, wie z. B. das Risiko der Verbreitung von Fehlinformationen, ethische Bedenken hinsichtlich der Erstellung realistischer, aber falscher Inhalte und gelegentliche Ungenauigkeiten in kritischen Bereichen. Darüber hinaus haben sie erhebliche Auswirkungen auf die Umwelt, denn die Ausbildung eines einzigen Modells kann so viel Kohlenstoff produzieren wie fünf Autos. Um sie verantwortungsvoll zu nutzen, muss man ihre Vorteile mit diesen Einschränkungen abwägen.

Die wichtigsten Erkenntnisse

Große Sprachmodelle verändern die Art und Weise, wie wir generative KI einsetzen, indem sie es Maschinen leichter machen, menschenähnliche Texte zu verstehen und zu erstellen. Sie helfen Branchen wie dem Rechtswesen, dem Einzelhandel und dem Bildungswesen, effizienter zu werden, sei es beim Verfassen von Dokumenten, bei der Empfehlung von Produkten oder bei der Erstellung personalisierter Lernerfahrungen. 

LLMs bieten zwar viele Vorteile, wie Zeitersparnis und Vereinfachung von Aufgaben, aber sie bringen auch Herausforderungen mit sich, wie z.B. Probleme mit der Genauigkeit, ethische Bedenken und Umweltauswirkungen. Mit der Verbesserung dieser Modelle werden sie eine noch größere Rolle in unserem täglichen Leben und an unseren Arbeitsplätzen spielen.

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