Was sind Large Language Model (LLM) und wie trainiert man ein LLM?
LLMs sind die eigentlich richtigen Bezeichnungen für KI-Systeme, die auf riesigen neuronalen Netzwerken basieren und uns dabei helfen, menschenähnliche Texte zu schreiben und zu verstehen. Lass uns darum klären, was ein LLM überhaupt ist und wie es funktioniert.
Was ist ein Large Language Model?
Ein Large Language Model (kurz LLM) ist ein KI-System, das darauf trainiert ist, unsere Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Es kann Sätze analysieren, den Kontext und die Bedeutung von Wörtern und Phrasen verstehen und sogar menschenähnliche Antworten auf unsere Fragen geben. LLMs sind vielseitig und können zum Beispiel als Chatbots, Textgeneratoren oder Übersetzungsprogramme eingesetzt werden.
Wie werden LLMs trainiert?
LLMs lernen aus riesigen Datenmengen, wie zum Beispiel Büchern oder Artikeln, um ein Verständnis für unsere Sprache zu entwickeln. Sie lernen komplexe Zusammenhänge und Bedeutungen und können so ziemlich gut mit uns “sprechen”. Um einen Satz in ein LLM einzugeben, wird dieser erst in kleine Teile (Tokens) zerlegt und dann in eine numerische Form umgewandelt. Diese Zahlen werden vom LLM verarbeitet und angepasst, um die Fehler zu minimieren und somit das Modell immer besser zu machen.
Was können wir in Zukunft von LLMs erwarten?
In den nächsten Jahren werden LLMs und Chatbots immer besser darin, sich an längere Dialoge zu erinnern und uns zuverlässige Fakten zu liefern. Gleichzeitig stellen sich auch Fragen zur sicheren und effizienten Nutzung dieser Technologien sowie zu Urheberrechten für von LLMs erstellte Texte.
Wie können LLMs eingesetzt werden?
Sobald ein LLM trainiert wurde, kann es für viele verschiedene Aufgaben eingesetzt werden, zum Beispiel:
- Chatbots wie ChatGPT erstellen
- Texte für Produktbeschreibungen, Blogbeiträge und Artikel generieren
- Häufig gestellte Fragen beantworten und Kundenanfragen weiterleiten
- Kundenfeedback analysieren
- Geschäftsinhalte in verschiedene Sprachen übersetzen
- Große Mengen von Textdaten klassifizieren und kategorisieren
LLMs werden unsere Zukunft in vielen Bereichen verändern.
Beispiele für grosse Sprachmodelle sind zum Beispiel
GPT-3 & 4 (Generative Pretrained Transformer 3 & 4) — von OpenAI.
Megatron-Turing — entwickelt von NVIDIA
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — von Google.
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) — von Facebook.
T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) — von Google.
