Große Sprachmodelle, auch bekannt als Large Language Models (LLMs), erobern die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) und revolutionieren die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren. Aber was sind LLMs eigentlich und wie funktionieren sie?
Die Grundlagen
Ein Sprachmodell ist eine Art KI, das die menschliche Sprache repräsentiert. Wenn wir von "großen" Sprachmodellen sprechen, meinen wir Modelle, die aus einer enormen Anzahl von künstlichen Neuronen bestehen. Diese Neuronen bestehen aus Parametern (Zahlen), die beim Lernprozess an die Daten angepasst werden. Zum Beispiel hatte BERT (2019) 110 Millionen Parameter, GPT-2 (2019) 1,5 Milliarden, und das 2023 veröffentlichte GPT-4 wird auf etwa 1,76 Billionen geschätzt.
Sprachmodelle werden darauf trainiert, Texte zu vervollständigen. Im Kontext von Chatbots bedeutet dies beispielsweise, dass sie darauf trainiert sind passende Antworten auf Benutzeranfragen zu liefern.
Wie LLMs Sprache verarbeiten
Um eine Eingabesprache zu verarbeiten, wird der Text zunächst in sogenannte Token aufgeteilt, die in etwa Wörtern oder Wortteilen entsprechen. Diese Token werden dann in Zahlen übersetzt, damit das LLM sie verarbeiten kann.
Wie alle künstlichen neuronalen Netze verarbeiten LLMs Daten, indem sie hochdimensionale Räume erzeugen und Daten dort einbetten. In der Bedeutung ähnliche Wörter werden beispielsweise nahe beieinander platziert. Dieser Prozess findet während des Trainings statt, bei dem auch die Positionen der Daten im Raum angepasst werden können.
Sobald ein LLM vollständig trainiert ist, stehen die Positionen aller Daten – in diesem Fall der Token – fest. So kann eine KI Wissen speichern. Allerdings sind dafür sehr große Datenmengen erforderlich.
Wenn wir nach dem Training mit dem LLM interagieren, wird das als Inferenz bezeichnet. Bei dieser Interaktion werden keine weiteren Anpassungen an dem LLM vorgenommen und es lernt auch nichts Neues hinzu.
Auswirkungen auf die Praxis
Das Training von LLMs und anderen KI-Modellen, die auf künstlichen Neuronen basieren, ist sehr aufwändig. Es erfordert Zeit, hochleistungsfähige Computer, Experten, die die Struktur des neuronalen Netzwerks und Trainingsprozesse programmieren können, und vor allem große Datenmengen.
Deshalb hat die KI-Branche begonnen, das Training von LLMs in zwei Phasen aufzuteilen: Vortraining und Finetuning. Vortraining bezieht sich auf das allgemeine Training auf großen Textmengen, um ein breites Verständnis der Sprache zu entwickeln. Finetuning ist das spezialisiertere Training auf bestimmte Aufgaben, die die KI erfüllen soll.
Heute, im Jahr 2023, gibt es Sprachmodelle wie ChatGPT-4, Llama-2 und Claude-2, die so groß sind und so umfangreich trainiert wurden, dass sie flexibel auf neue Anfragen reagieren können, ohne weiteres Finetuning zu benötigen. Stattdessen kann ihr Verhalten mit natürlichsprachigen "Prompts" gesteuert werden. Aber Vorsicht, das effektive Schreiben von Prompts erfordert Übung - sonst erhält man möglicherweise nicht die gewünschte Qualität an Ergebnissen.
Die Relevanz von LLMs für Unternehmen
Große Sprachmodelle wie GPT-4 oder Llama-2 und andere zukünftige Modelle sind für Unternehmen von unschätzbarem Wert. Sie können eine Vielzahl von Aufgaben übernehmen, die bisher menschliche Denkprozesse erforderten. Zum Beispiel kann ein gut trainiertes LLM in der Kundenbetreuung eingesetzt werden, um Kundenanfragen zu beantworten, was die Antwortzeiten verkürzt und ein gleichbleibend hohes Serviceniveau sicherstellt.
Ein praktisches Beispiel hierfür ist das Unternehmen Zendesk, das AI-basierte Chatbots nutzt, um Kundenanfragen zu beantworten und somit den Kundenservice zu optimieren. Oder OpenAI's ChatGPT, das in der Lage ist, menschenähnliche Texte zu verfassen und daher für Aufgaben wie das Verfassen von E-Mails oder anderen Texten genutzt werden kann.
Darüber hinaus können LLMs zur Content-Erstellung genutzt werden. Sie können Blogposts, Social-Media-Posts oder Produktbeschreibungen verfassen, wodurch wertvolle Arbeitszeit eingespart wird. Ein Beispiel dafür ist Jasper, ein KI-gesteuertes Werkzeug zur Erstellung von Content, das Unternehmen dabei hilft, qualitativ hochwertige Inhalte in kürzester Zeit zu erstellen.
Auch im Bereich der Datenanalyse können LLMs einen erheblichen Mehrwert bieten. Sie können große Datenmengen analysieren und komplexe Muster erkennen, die dem menschlichen Auge möglicherweise entgehen. Dies ermöglicht bessere Geschäftsentscheidungen und kann einen Wettbewerbsvorteil darstellen.
Insgesamt können LLMs Unternehmen dabei unterstützen, effizienter zu arbeiten, Kosten zu senken und bessere Kundenerfahrungen zu bieten. Daher sollten sich Unternehmen, die ihre KI-Strategie entwickeln oder verbessern wollen, unbedingt mit den Möglichkeiten auseinandersetzen, die LLMs bieten.
Die Vorteile von LLMs für Privatpersonen
Große Sprachmodelle sind nicht nur für Unternehmen von Vorteil, auch Privatpersonen können erheblich von ihnen profitieren. Durch die Fähigkeit, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren, erleichtern LLMs unseren Alltag auf vielfältige Weise.
Ein erstes Beispiel ist der Einsatz von persönlichen Assistenten wie Siri, Alexa oder Google Assistant, durch die Nutzer bereits vor Jahren in den Kontakt mit LLMs getreten sind. Durch die neueren Entwicklungen der letzten Jahre sind jedoch viel umfangreichere KI-Assistenten möglich geworden.
Darüber hinaus können LLMs auch als private Tutoren eingesetzt werden. Die KI-gestützte Lernplattform Squirrel AI beispielsweise verwendet LLMs, um personalisierte Lernpläne und Feedback für Schüler zu erstellen, was das Lernen effizienter und individueller gestaltet.
Aber auch im kreativen Bereich können LLMs Privatpersonen unterstützen. Tools wie ShortlyAI nutzen LLMs, um Autoren bei der Erstellung von Geschichten zu helfen. Sie bieten Vorschläge für Handlungsstränge oder Charakterentwicklungen und können sogar ganze Passagen verfassen.
Zudem sind LLMs in der Lage, lange und komplexe Texte zu verstehen und zusammenzufassen. Das erleichtert es Privatpersonen, den Überblick über wichtige Informationen zu behalten, beispielsweise bei wissenschaftlichen Artikeln oder Nachrichtenberichten.
Insgesamt können LLMs den Alltag erheblich erleichtern und uns dabei unterstützen, effizienter und produktiver zu sein. Angesichts der raschen Fortschritte auf diesem Gebiet können wir in Zukunft sicherlich noch viele weitere spannende Anwendungen erwarten.
Fazit
Große Sprachmodelle sind ein faszinierendes und komplexes Feld der KI, das einen bedeutenden Einfluss auf die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion hat.
LLMs sind ein leistungsstarkes Werkzeug, das Unternehmen nutzen können, um ihre Geschäftsprozesse zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Auch Privatpersonen können diese Technik zu Ihrem Vorteil nutzen - egal ob bei E-Mails, Recherchen oder sogar bei kreativen Bestreben.
Die Fähigkeit, diese Modelle effektiv zu nutzen, erfordert jedoch ein Verständnis ihrer Funktionsweise und die Fähigkeit, effektive Prompts zu schreiben. Mit der richtigen Herangehensweise können LLMs jedoch einen erheblichen Mehrwert bieten und dazu beitragen, die Effizienz und Effektivität in vielen Lebenslagen und bei Geschäftsprozessen zu steigern.
Bereit, die Macht der KI für Ihr Unternehmen zu nutzen?
Lassen Sie uns zusammenarbeiten. Als KI-Experte stehe ich zur Verfügung, um die moderne KI-Landschaft zu erklären und Ihnen zu helfen, künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen oder Ihrer Organisation effektiv einzusetzen. Kontaktieren Sie mich, um Ihre Reise in die Welt der KI zu beginnen und die Zukunft gemeinsam zu gestalten.