Im Laufe der Jahrtausende entwickelte der Mensch gesprochene Sprachen zur Kommunikation. Sprache ist der Kern aller Formen menschlicher und technischer Kommunikation. Sie stellt die Wörter, die Semantik und die Grammatik bereit, die zur Vermittlung von Ideen und Konzepten erforderlich sind. In der KI-Welt dient ein Large Language Model (LLM) einem ähnlichen Zweck: Es bietet eine Grundlage für die KI-getriebene Kommunikation und die eigenständige Generierung neuer Texte.
Was ist ein LLM?
Ein Large Language Model (LLM) ist ein Deep-Learning-Algorithmus, der enorm große Datensätze verwendet. LLMs werden häufig in Anwendungen im Bereich des Natural Language Processing (NLP) eingesetzt, wenn es darum geht, Abfragen in natürlicher Sprache einzugeben, um eine Antwort bzw. ein Ergebnis zu bekommen. Ein LLM kann neue Inhalte verstehen, zusammenfassen, generieren und vorhersagen. Es verfügt typischerweise über Milliarden von Parametern, die Erinnerungen ähneln, die das Modell während des Lernens durch Training sammelt. Parameter ist dabei ein Begriff aus dem Bereich Machine Learning (ML). Dabei handelt es sich um Variablen in einem Modell, an denen es trainiert wurde und die dazu dienen, neue Inhalte abzuleiten.
LLMs als Problemlöser
LLMs werden auch als neuronale Netze (NN) bezeichnet, bei denen es sich um vom menschlichen Gehirn inspirierte Computersysteme handelt. Diese neuronalen Netze arbeiten mit einem Netzwerk aus geschichteten Knoten, ähnlich wie Neuronen. LLMs verwenden Transformator Modelle und werden mit riesigen Datensätzen trainiert. Mit Hilfe verschiedener Techniken können Zusammenhänge abgeleitet und neue Inhalte auf der Basis der trainierten Daten generiert werden. LLMs dienen dazu, Probleme bei der Textklassifizierung, der Beantwortung von Fragen, der Zusammenfassung von Dokumenten und der Textgenerierung zu lösen. LLM ist eng mit dem Begriff „generative KI“ verbunden, da es sich tatsächlich um eine Form der Künstlichen Intelligenz (KI) handelt, die speziell für die Generierung textbasierter Inhalte entwickelt wurde.
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Wie funktioniert ein LLM?
Moderne LLMs entstanden 2017 und basieren auf einem Transformator Modell. Ein Transformator Modell funktioniert, indem es die Eingabe in Token umwandelt und dann gleichzeitig mathematische Gleichungen ausführt, um Beziehungen zwischen den Token zu ermitteln. Dadurch kann der Computer die Muster erkennen, die ein Mensch sehen würde, wenn ihm die gleiche Frage gestellt würde. Transformator Modelle arbeiten mit Selbstaufmerksamkeitsmechanismen, die es dem Modell ermöglichen, schneller zu lernen als herkömmliche Modelle. Die Selbstaufmerksamkeit ermöglicht es dem Transformator Modell, verschiedene Teile der Sequenz oder den gesamten Kontext eines Satzes zu berücksichtigen, um Vorhersagen zu generieren.
Vier Ebenen bis zur Ausgabe
LLMs bestehen aus mehreren neuronalen Netzwerkschichten – aus der wiederkehrenden Ebene, der Einbettungsebene, der Feedforward-Ebene und der Aufmerksamkeitsebene – die zusammenarbeiten, um den Eingabetext zu verarbeiten und Ausgabeinhalte zu generieren. Die wiederkehrende Ebene interpretiert die Wörter des Eingabetextes der Reihe nach. Sie erfasst die Beziehung zwischen den Wörtern in einem Satz. Die Einbettungsebene erstellt Einbettungen aus dem Eingabetext. Dieser Teil des großen Sprachmodells erfasst die semantische und syntaktische Bedeutung der Eingabe, so dass das Modell den Kontext verstehen kann. Die Feedforward-Schicht (FFN) besteht aus mehreren vollständig verbundenen Schichten, die die Eingabeeinbettungen transformieren. Auf diese Weise ermöglichen diese Schichten dem Modell, Abstraktionen auf höherer Ebene zu erkennen – das heißt, die Absicht des Benutzers mit der Texteingabe zu verstehen. Der Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht es einem Sprachmodell, sich auf einzelne Teile des Eingabetextes zu konzentrieren, die für die jeweilige Aufgabe relevant sind. Auf dieser Ebene kann das Modell die genauesten Ausgaben generieren.
Ohne Training kein Ergebnis
Durch die Anzahl von Parametern in Kombination mit dem Transformator Modell können LLMs genaue Antworten schnell generieren, wodurch die KI-Technologie in den unterschiedlichsten Bereichen eingesetzt werden kann. Doch bevor ein großes Sprachmodell Texteingaben empfangen und eine Ausgabevorhersage generieren kann, bedarf es einer Schulung, damit es allgemeine Funktionen erfüllen kann, und einer Feinabstimmung, die es in die Lage versetzt, bestimmte Aufgaben auszuführen. Auf der Grundebene muss ein LLM mit einer Datenmenge in der Größe von Petabytes trainiert werden. Das mehrstufige Training startet in der Regel mit einem unbeaufsichtigten Lernansatz, d. h. das Modell wird mit unstrukturierten und unbeschrifteten Daten trainiert, weil diese häufig in wesentlich größerer Menge vorhanden sind. In dieser Phase leitet das Modell Beziehungen zwischen verschiedenen Wörtern und Konzepten ab.
Feinabstimmung und Deep Learning
Der nächste Schritt ist die Schulung und Feinabstimmung durch eine Form des selbstüberwachenden Lernens. Hier wird eine Datenkennzeichnung durchgeführt, durch die das Modell verschiedene Konzepte besser und genauer identifizieren kann. Als nächstes führt das LLM Deep Learning durch, während es den transformatorischen neuronalen Netzwerkprozess durchläuft. Die Transformer-Modellarchitektur versetzt das LLM in die Lage, mit Hilfe eines Selbstaufmerksamkeitsmechanismus Beziehungen und Verbindungen zwischen Wörtern und Konzepten zu erkennen. Dabei wird einem bestimmten Element (Token) eine Bewertung zugewiesen, um die Beziehung festzulegen.
Menge und Qualität der Daten entscheiden über die Leistungsfähigkeit
LLMs werden mit großen Textdatensätzen von Websites wie Wikipedia, GitHub und anderen trainiert. Diese Datensätze umfassen Billionen von Wörtern. Die Qualität wirkt sich auf die Leistung des Sprachmodells aus. In dieser Phase führt das LLM unüberwachtes Lernen durch, d. h. es verarbeitet die ihm zugeführten Datensätze ohne spezifische Anweisungen. Während dieses Prozesses kann der KI-Algorithmus des LLM die Bedeutung von Wörtern und die Beziehungen zwischen Wörtern erlernen. Er lernt auch, Wörter anhand ihres Kontextes zu unterscheiden. Damit ein großes Sprachmodell eine bestimmte Aufgabe, z. B. eine Übersetzung, ausführen kann, muss es auf diese bestimmte Aktivität abgestimmt werden. Durch Feinabstimmung wird die Leistung für bestimmte Aufgaben optimiert.
Der Trainingsprozess eines LLM umfasst:
- Vorbereitung der Textdaten für die Umwandlung in eine numerische Darstellung, um die Daten in das Modell einzugeben,
- zufällige Zuweisung der Parameter,
- Eingabe der numerischen Darstellung der Textdaten,
- Einsatz einer Verlustfunktion, um den Unterschied zwischen den Modellausgaben und dem tatsächlichen nächsten Wort in einem Satz zu messen,
- Optimierung der Modellparameter, um Verluste zu minimieren.
Dieser Vorgang muss so lange wiederholt werden, bis die Ergebnisse des Modells ein akzeptables Maß an Genauigkeit erreichen.
Was sind die Vorteile großer Sprachmodelle?
Einer der Hauptvorteile eines LLMs ist seine Erweiterbarkeit und Anpassbarkeit an individuelle Anwendungsfälle. Durch zusätzliche Schulungen kann ein Modell erstellt werden, das genau auf die spezifischen Anforderungen einer Organisation zugeschnitten ist. Ein LLM kann dank seiner Flexibilität für viele verschiedene Aufgaben und Anwendungen genutzt werden. Zudem sind moderne LLMs leistungsstark und generieren schnelle Antworten mit geringer Latenz. Je größer das Volumen und die Anzahl der Parameter der trainierten Daten ist, desto höher ist die Genauigkeit des Transformatormodells. Durch die Verwendung von unbeschrifteten Daten für das Training wird der Trainingsprozess beschleunigt.
Die Schattenseiten von LLM
Es gibt allerdings auch einige Herausforderungen und Einschränkungen. So erfordert der Betrieb von LLMs riesige Datensätze und eine große Anzahl teurer Grafikprozessoren. Dazu kommen die nicht unerheblichen Kosten für die Schulung und Entwicklung. Nicht zu unterschätzen ist auch das Risiko von Verzerrungen bei jedem Modell, das auf unbeschrifteten Daten trainiert wird, da nicht immer klar ist, ob bekannte Verzerrungen beseitigt wurden. Mit Milliarden von Parametern sind moderne LLMs außergewöhnlich komplizierte Technologien, deren Fehlerbehebung besonders komplex sein kann.
Anwendungsfälle für große Sprachmodelle
LLMs werden für die verschiedensten Zwecke eingesetzt, von der Beantwortung von Suchanfragen durch Suchmaschinen bis hin zur Unterstützung von Entwicklern beim Schreiben von Code, z. B. zum Informationsabruf bei der Verwendung von Suchfunktionen im Internet. LLMs sind in der Lage, Informationen abzurufen, sie dann zusammenzufassen und die Antwort im Gesprächsstil zu kommunizieren. Aber auch eine Stimmungsanalyse lässt sich mit LLMs durchführen, indem das Modell die Stimmung von Textdaten analysiert. Ein weiteres Anwendungsbeispiel ist die Textgenerierung. Generative KIs wie ChatGPT verwenden LLMs. Mit einer detaillierten Eingabe kann das Modell dann einen entsprechenden Text erstellen. Wie die Textgenerierung ist auch die Codegenerierung im Rahmen der Programmierung einer Anwendung möglich. LLMs ermöglichen es Kundenservice-Chatbots oder Konversations-KI, mit Kunden in Kontakt zu treten, die Bedeutung ihrer Fragen oder Antworten zu interpretieren und ihnen ihrerseits Antworten anzubieten. Generell können LLMs überall dort eingesetzt werden, wo Sätze vervollständigt, Fragen beantwortet, Textblöcke und Textseiten zusammengefasst, Texte oder Textabschnitte überarbeitet oder sogar ganz neu geschrieben und Inhalte klassifiziert und kategorisiert werden müssen.
Breites Einsatzspektrum vom Gesundheits- bis zum Bankwesen
Im Gesundheitswesen und in der Wissenschaft beispielsweise sind LLMs in der Lage, Proteine, Moleküle, DNA und RNA zu verstehen. Diese Position ermöglicht es LLMs, bei der Entwicklung von Impfstoffen, der Suche nach Heilmitteln für Krankheiten und der Verbesserung von Medikamenten zur Vorsorge zu helfen. LLMs werden auch als medizinische Chatbots eingesetzt, um Patientenaufnahmen oder Basisdiagnosen durchzuführen. Im Marketing oder Kundenservice gehören Chatbots zu den häufigsten Anwendungen, die eine Vielzahl von unterschiedlichen Formen annehmen können, bei denen ein Benutzer in einem Abfrage-und-Antwort-Modell interagiert. Mit Hilfe von LLMs können Stimmungsanalysen durchgeführt werden, um schnell Kampagnenideen oder Texte als Pitching-Beispiele zu generieren. Im Bankwesen unterstützen LLMs Kreditkartenunternehmen bei der Aufdeckung von Betrug. Aufgrund ihres breiten Anwendungsspektrums sind LLMs generell außerordentlich nützlich bei der Problemlösung, da sie Informationen in einem klaren und verständlichen Stil liefern, der für Nutzer leicht verständlich ist.
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Die Zukunft von LLMs
Stand heute wird die Zukunft von LLMs immer noch von Menschen geschrieben, die die Technologie entwickeln. Gleichwohl kann es in nicht allzu ferner Zukunft Situationen geben, in denen sich LLMs selbstständig weiterentwickeln. Auch wenn die Modelle dann nicht über künstliche allgemeine Intelligenz oder Empfindungsvermögen im wahrsten Sinne des Wortes verfügen, werden sie sich aber kontinuierlich verbessern und intelligenter werden. Die Fähigkeit von LLMs, Inhalte über verschiedene Kontexte hinweg zu übersetzen, wird weiter zunehmen, wodurch sie für Geschäftsanwender mit unterschiedlichem technischem Fachwissen noch nützlicher werden. Mit zunehmender Datenflut, die für Schulungszwecke zur Verfügung steht, werden LLMs die Daten kontinuierlich besser auf Genauigkeit und potenzielle Verzerrungen filtern, teilweise durch Hinzufügen von Funktionen zur Überprüfung von Fakten.
Kontinuierliche Verbesserung birgt auch Risiken
Auch der erweiterte Einsatz von Techniken wie Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback wird ebenfalls dazu beitragen, die Genauigkeit von LLMs zu verbessern. Dabei darf allerdings nicht übersehen werden, dass die fortschreitende Entwicklung von LLMs auch ihre Schattenseiten hat. So können sie auch neue Herausforderungen für die Cybersicherheit schaffen, indem sie es Angreifern ermöglichen, überzeugendere und realistischere Phishing-E-Mails oder andere bösartige Nachrichten zu verfassen. Dennoch ist die Zukunft von LLMs nicht aufzuhalten, da sich die Technologie in einer Weise weiterentwickelt, die zur Verbesserung der menschlichen Produktivität beiträgt.
