Was versteht man unter einem Large Language Model (LLM)?
In der dynamischen Welt der künstlichen Intelligenz stellen Large Language Models (LLM) einen großen Fortschritt dar. Sie revolutionieren die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren. Diese auf Deep-Learning-Techniken basierenden Modelle definieren die Grenzen der Möglichkeiten bei der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) neu.
Large Language Models: Definition
Ein Large Language Model (LLM) ist ein Deep-Learning-Algorithmus, der eine Vielzahl von Aufgaben im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ausführen kann. Large Language Models verwenden Transformationsmodelle und werden mithilfe von riesigen Datensätzen gebildet. Daher stammt auch der Begriff „large“ (groß). So können sie Text oder anderen Content erkennen, übersetzen, vorhersagen oder generieren.
Large Language Models werden auch als neuronale Netzwerke bezeichnet. Dabei handelt es sich um vom menschlichen Gehirn inspirierte Computersysteme. Diese neuronalen Netzwerke arbeiten in Schichten.
Abgesehen vom Erlernen der menschlichen Sprache für KI-Anwendungen können Large Language Models auch verschiedene Aufgaben ausführen, z. B. das Schreiben von Softwarecode. Wie das menschliche Gehirn müssen Large Language Models vortrainiert und verfeinert werden, um verschiedene Probleme zu lösen. Dazu zählen beispielsweise die Klassifizierung von Texten, die Beantwortung von Fragen, die Zusammenfassung von Dokumenten und die Generierung von Texten.
Außerdem verfügen Large Language Models über die Fähigkeit zu lernen. Diese Fähigkeit basiert auf dem Wissen, das sich das Modell beim Lernen aneignet. Wir können diese „Erinnerungen“ als Wissensbank des Modells betrachten.
Hauptkomponenten von Large Language Models
Large Language Models bestehen aus mehreren Schichten von neuronalen Netzwerken. Wiederkehrende Schichten, Anzitipationsschichten, Integrationsschichten und Aufmerksamkeitsschichten arbeiten gemeinsam daran, den Eingabetext zu verarbeiten und den Content zu generieren.
- Die Integrationsschicht erstellt Integrationen aus dem Eingabetext. Dieser Teil des Large Language Model erfasst die semantische und syntaktische Bedeutung der Eingabe, sodass das Modell den Kontext verstehen kann.
💡 Beispiel: Wenn der Eingabetext lautet: „Eine Katze verfolgt einen Hund“, erzeugt die Integrationsschicht Einbettungen, die die Beziehungen zwischen den Wörtern codieren – beispielsweise die Tatsache, dass „verfolgen“ eine Aktion beinhaltet, die Katze und Hund einschließt. - Die Antizipationsschicht eines Large Language Model besteht aus mehreren verbundenen Schichten, die die Eingabeschichten transformieren. Diese Schichten ermöglichen es dem Modell, Abstraktionen auf höheren Ebenen durchzuführen – also die Absicht des Users in Bezug auf den eingegebenen Text zu verstehen.
💡 Beispiel: Wenn der Eingabetext lautet: „Einen Flug von New York nach London reservieren“, kann das Modell mithilfe der Antizipationsschicht erkennen, dass der User Informationen über den Flug finden möchte – vor allem über Start- und Zielort. - Die rekursive Schicht interpretiert sequenziell die Wörter des Textes. Sie erfasst die Beziehung zwischen den Wörtern eines Satzes.
💡 Beispiel: Im Satz „Sie hat die Tür geöffnet und der Alarm wurde ausgelöst“ hilft die rekursive Schicht dem Modell zu verstehen, dass der ausgelöste „Alarm“ mit der Aktion „Tür öffnen“ zusammenhängt. - Die Aufmerksamkeitsschicht ermöglicht es einem Sprachmodell, sich auf die eindeutigen Teile des Eingabetexts zu konzentrieren, die für die aktuelle Aufgabe relevant sind. Auf dieser Schicht kann das Modell genauere Ergebnisse erzeugen.
💡 Beispiel: Bei der Frage „Was ist die Hauptstadt Frankreichs?“ konzentriert sich die Aufmerksamkeitsschicht beim Generieren der Antwort auf das Wort „Frankreich“, da dies der wichtigste Teil des Eingabetextes für die Beantwortung der Frage ist.
Welche Arten von Large Language Models gibt es?
Es gibt eine skalierbare Gruppe von Begriffen, um die verschiedenen Arten von Large Language Models zu beschreiben. Die häufigsten Arten sind:
Zero-Shot-Modelle
Zero-Shot-Modelle sind große verallgemeinerte Modelle, die mit einem Korpus generischer Daten trainiert werden und in der Lage sind, für allgemeine Anwendungsfälle ein relativ genaues Ergebnis zu liefern. Es ist kein zusätzliches KI-Training erforderlich.
Domänenspezifische Vorlagen
Zusätzliches Training eines Zero-Shot-Modell kann zu einem verfeinerten, domänenspezifischen Modell führen.
Sprachmodell
Ein Sprachmodell ist ein LLM, das speziell für das Verstehen und Generieren menschlicher Sprache entwickelt wurde. Diese Modelle werden häufig für Aufgaben wie maschinelle Übersetzung, Textgenerierung, Textzusammenfassung und Antworten auf Fragen verwendet.
Multimodales Modell
LLMs wurden ursprünglich nur für die Verarbeitung von Text entwickelt. Dank des multimodalen Konzepts können sowohl Text als auch Bilder verarbeitet werden.
Die Vorteile von LLMs
Aufgrund der vielen vorhandenen Anwendungen sind Large Language Models besonders gut für die Lösung von Problemen geeignet. Sie liefern Informationen in einem Format, das die User leicht verstehen können. Zu den Vorteilen gehören:
Mehrsprachige Funktionen
LLMs sind in der Lage, in mehreren Sprachen zu arbeiten, ohne dass eine vollständige Überarbeitung erforderlich ist. Sie können daher auf vielseitige Weise für globale Anwendungen eingesetzt werden.
Few-Shot- und Zero-Shot-Lernmodelle
Diese Modelle können Content generieren, ohne dass große Mengen an Texteingaben erforderlich sind. Sie können Aufgaben ausführen oder Fragen zu Themen beantworten, zu denen sie nicht trainiert wurden. Dies stellt bei neuen Themen einen Vorteil dar.
Semantisches Verständnis
LLMs sind in der Lage, die Semantik einer Sprache zu verstehen. Sie können Nuancen, Kontext und sogar Emotionen in dem Eingabetext erfassen, was für die Stimmungsanalyse, Content-Empfehlungen und die Generierung realistischer und menschlicher Antworten sehr wertvoll ist.
Effizienz und Rentabilität
Aus budgetärer Sicht sind LLMs sehr kosteneffizient, da sie keine größeren Aktualisierungen erfordern. Sie können auf der vorhandenen Infrastruktur bereitgestellt und für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet werden. Dies reduziert den Bedarf an spezialisierten Tools.
Einfacher Zugriff
Large Language Models tragen dazu bei, dass auf bestimmte Technologien einfacher zugegriffen werden kann. Sie ermöglichen die Entwicklung von Sprachassistenten, Chatbots und anderen Anwendungen, die die Nutzung der Technologie für nicht besonders technikaffine Menschen oder Menschen mit Behinderung vereinfachen.
Anpassbarkeit
LLMs können weiterentwickelt werden, um benutzerdefinierte Empfehlungen und Content bereitzustellen. Dies ist in Anwendungen wie der Content Curation von entscheidender Bedeutung. Hier können sie die Vorlieben von Usern erlernen und maßgeschneiderte Erfahrungen bieten.
Schnellere Innovation
Diese Modelle bilden die Grundlage für schnelle Innovationen beim Verstehen und Erzeugen natürlicher Sprache. Sie haben das Potenzial, durch Automatisierung von Aufgaben und Unterstützung bei der Entscheidungsfindung Durchbrüche in verschiedenen Bereichen zu fördern – von der Gesundheitsversorgung bis hin zur Bildung.
Dateneffizienz
LLMs können effizient mit eingeschränkten Trainingsdaten arbeiten. Daher sind sie sehr nützlich für Aufgaben, bei denen die Datenerfassung schwierig oder kostspielig ist.
Arten der Anwendung von LLMs
LLMs werden immer beliebter, da sie problemlos für eine Vielzahl von NLP-Aufgaben verwendet werden können. Dazu gehören:
- Textgenerierung: die Möglichkeit, Text zu einem beliebigen Thema zu generieren, zu dem das LLM trainiert wurde.
- Übersetzungen: Bei mehrsprachigen LLMs ist die Fähigkeit, von einer Sprache in eine andere zu übersetzen, eine gängige Funktion.
- Content-Zusammenfassung: Zusammenfassen von Absätzen oder mehreren Seiten eines Textes.
- Umschreiben von Content: Umschreiben eines Absatzes oder mehrerer Kapitel eines Textes.
- Klassifizierung und Kategorisierung: Ein LLM kann gemeinsam genutzten Content klassifizieren und kategorisieren.
- Stimmungsanalyse: Die meisten LLMs können für die Stimmungsanalyse verwendet werden, um Usern ein besseres Verständnis der Absicht eines bestimmten Inhalts oder einer bestimmten Antwort zu vermitteln.
- Dialogorientierte KI und Chatbots: LLMs können sich mit Usern auf eine im Allgemeinen natürlichere Art und Weise unterhalten, als dies bei früheren Generationen von KI-Technologien der Fall war.
Zur häufigsten Anwendung von dialogorientierter KI gehören Chatbots. Sie unterscheiden sich durch die verschiedenen Formen, in denen ein User nach einem Frage-Antwort-Muster interagiert. Der 2023 am häufigsten genutzte LLM-basierte KI-Chatbot war ChatGPT, entwickelt von OpenAI. Das Jahr 2024 scheint für andere Unternehmen, die in diesem Bereich innovativ sein wollen, vielversprechend zu sein.
Welche Arten von Large Language Models gibt es?
Es gibt eine skalierbare Gruppe von Begriffen, um die verschiedenen Arten von Large Language Models zu beschreiben. Die häufigsten Arten sind:
Grundlagen verstehen
Bevor Sie beginnen, ist es wichtig, ein gutes Verständnis des maschinellen Lernens, der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der neuronalen Netzarchitekturen zu entwickeln – insbesondere der Transformationsmuster, die häufig in LLM verwendet werden. Sie müssen entweder Fachpersonal einstellen oder sich selbst entsprechend weiterbilden.
Training des Modells
Bei diesem Schritt werden die gesammelten Daten in das Modell eingegeben, sodass es schrittweise lernen kann. Das Trainieren eines LLM kann große Mengen an Zeit und IT-Ressourcen beanspruchen, da das Modell seine internen Parameter anpassen muss, um die Sprache zu generieren oder zu verstehen.
Datensammlung
Eine LLM-Datenbank besteht aus einem umfangreichen Datensatz. Diese Datenbank enthält normalerweise eine große Anzahl von Texten aus Büchern, Websites, Artikeln und anderen Quellen, um sicherzustellen, dass das Modell eine Vielzahl von Stilen und Sprachkontexten erlernen kann.
Anpassung und Bewertung
Nach dem grundlegenden Training wird das Modell in der Regel mit spezifischeren Daten verfeinert, um seine Leistung in bestimmten Aufgaben oder Bereichen zu verbessern. Eine kontinuierliche Bewertung ist erforderlich, um die Genauigkeit des Modells zu messen und Verbesserungen vorzunehmen.
Wahl der richtigen Infrastruktur
Aufgrund der IT-Anforderungen des LLM-Trainings benötigen Sie Zugang zu leistungsstarker Hardware. Das bedeutet oft, dass Sie Cloud-Lösungen mit leistungsstarken GPUs oder TPUs* verwenden müssen.
Implementierung und Wartung
Im Anschluss an das Training wird das Modell in realen Anwendungen verwendet. Eine kontinuierliche Wartung ist erforderlich: Das Modell muss mit neuen Daten aktualisiert, an Änderungen in der Sprachverwendung angepasst und als Reaktion auf Kommentare verbessert werden.
Auswahl der Modellarchitektur
Wählen Sie eine neuronale Netzwerkarchitektur. Aufgrund ihrer Effizienz sind Transformatormodelle wie BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) oder GPT (Generative Pre-trained Transformer) besonders beliebt.
Ethische Überlegungen
Es ist wichtig, die ethischen Implikationen Ihres LLM zu berücksichtigen, einschließlich Verzerrungen in den Trainingsdaten und dem möglichen Missbrauch der Technologie. Dieser schwerwiegende Mangel kann eine Anwendung lächerlich und unglaubwürdig machen.
Die Erstellung eines LLM ist sehr komplex und erfordert umfangreiche Ressourcen. Daher ist dieser Prozess in der Regel nur für Unternehmen, die über große Ressourcen verfügen, oder Personen mit Zugang zu Cloud Computing-Plattformen und fundiertem Wissen über KI- und ML-Lösungen vorgesehen.
FAQ
Was sind die wichtigsten LLMs?
Zu den Large Language Models (LLMs) gehören GPT-3 und GPT-2 von OpenAI, BERT, T5 und TransformerXL von Google für das kontextabhängige Verständnis von Sprache. RoBERTa (von Facebook AI und XLNet) vereint die Qualitäten von GPT und BERT, ERNIE von Baidu, während ELECTRA im Bereich des Pre-Trainings glänzt. DeBERTa von Microsoft verbessert die Aufmerksamkeitstechnik.
Wie lässt sich die Leistung eines LLM bewerten?
Bei der Leistungsbewertung von LLMs werden verschiedene Faktoren berücksichtigt. Dazu zählen Sprachkenntnisse, Konsistenz und Kontextverständnis, Genauigkeit der Fakten sowie die Fähigkeit, relevante und aussagekräftige Antworten zu generieren.
Wie funktionieren Large Language Models?
Large Language Models verwenden transformative Modelle und werden mithilfe riesiger Datensätze gebildet. So können sie Text oder anderen Content erkennen, übersetzen, vorhersagen oder generieren. Large Language Models werden auch als neuronale Netzwerke bezeichnet.
Was ist der Unterschied zwischen Large Language Models und generativer KI?
Der Hauptunterschied zwischen Large Language Models (LLMs) und generativer KI liegt im Anwendungsbereich. LLMs konzentrieren sich speziell auf das Verstehen und Generieren der menschlichen Sprache und befassen sich mit textbezogenen Aufgaben. Dagegen ist generative KI umfangreicher und kann neben Text auch verschiedene Arten von Content wie Bilder, Musik und Videos erstellen.
Was ist ein Transformatormodell?
Ein Transformatormodell ist eine Architektur für fortgeschrittene künstliche Intelligenz, die hauptsächlich in der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wird. Es zeichnet sich dadurch aus, dass es ganze Datensequenzen (z. B. Sätze oder Absätze) gleichzeitig verarbeiten kann, statt sie wortweise zu analysieren. Dank diesem auf Aufmerksamkeitsmechanismen basierenden Konzept kann das Modell den Kontext und die Beziehungen zwischen den Wörtern eines Texts verstehen. Dadurch wird die Verarbeitung der Sprache effizienter und genauer.
OVHcloud und LLM
KI & Machine Learning
Bei OVHcloud sind wir davon überzeugt, dass diese Technologie für alle Branchen enormes Potenzial bietet. Wir denken, dass die Komplexität der Nutzung von Big Data und Machine Learning nicht im Wege stehe sollte.
AI Training
Starten Sie das Training Ihrer künstlichen Intelligenz in der Cloud. Machen Sie sich keine Gedanken darum, wie die Infrastruktur funktioniert. AI Training ermöglicht es Data Scientists, sich auf ihr Kerngeschäft zu konzentrieren – ohne sich um die Orchestrierung von Rechenressourcen zu kümmern.
Public Cloud
Automatisieren Sie Ihre Infrastruktur und beschleunigen Sie Ihre Abläufe Ein Ökosystem von Standardlösungen, um Ihre Anwendungen in der Cloud bereitzustellen.
* GPUs sind vielseitige Prozessoren, die für Spiele, Grafiken und bestimmte Aufgaben des maschinellen Lernens verwendet werden. Sie zeichnen sich besonders in der parallelen Verarbeitung aus. TPUs sind dagegen auf maschinelles Lernen spezialisiert – insbesondere für die effektive Schulung und Ausführung großer KI-Modelle, die häufig in der Cloud und im Edge Computing verwendet werden.