Vom Code zum Gespräch: Wie funktioniert ein LLM?

Große Sprachmodelle (LLMs) sind fortschrittliche Systeme der generativen KI, die menschlich wirkenden Text verstehen und erzeugen können. Diese Modelle können menschliche Sprachen erkennen und interpretieren, da sie mit Millionen Gigabyte an Textdaten aus dem Internet trainiert wurden. Innovationen auf Basis von LLMs wie ChatGPT sind zu allgemein bekannten Namen geworden und machen generative KI für alle zugänglicher.

Da der globale LLM-Markt bis 2034 voraussichtlich 85,6 Milliarden US-Dollar erreichen wird, konzentrieren sich viele Organisationen darauf, LLMs in ihren Geschäftsbereichen einzusetzen.

In diesem Artikel sehen wir uns an, wie große Sprachmodelle funktionieren und wie sie in verschiedenen Branchen eingesetzt werden. Legen wir los!

Abb. 1: LLMs verwenden Deep-Learning-Algorithmen, um Text zu erzeugen und zu verstehen.

Die Entwicklung großer Sprachmodelle#

Die Geschichte großer Sprachmodelle erstreckt sich über mehrere Jahrzehnte und ist von wichtigen Forschungsdurchbrüchen und faszinierenden Entdeckungen geprägt. Bevor wir uns mit den grundlegenden Konzepten beschäftigen, sehen wir uns einige der wichtigsten Meilensteine an.

Hier ein kurzer Überblick über wichtige Meilensteine bei der Entwicklung von LLMs:

• 1960er-Jahre: Joseph Weizenbaum entwickelte ELIZA, einen der ersten Chatbots. Das System verwendete den Mustervergleich: Es erkannte Schlüsselwörter in Benutzereingaben und reagierte entsprechend, um eine einfache Konversation zu simulieren.

• 1990er-Jahre: Rekurrente neuronale Netze (RNNs) wurden entwickelt, um sequenzielle Daten wie Text oder Sprache zu verarbeiten. Sie konnten sich an frühere Eingaben erinnern, hatten jedoch Schwierigkeiten mit langen Sequenzen. Dies führte zur Entwicklung von Long-Short-Term-Memory-Netzen (LSTM), um dieses Problem zu lösen.

• 2014: Gated Recurrent Units (GRUs) wurden als einfachere und schnellere Variante von LSTMs eingeführt. Etwa zur gleichen Zeit wurden Aufmerksamkeitsmechanismen entwickelt, die es der KI ermöglichten, sich zum besseren Verständnis auf die wichtigsten Teile einer Sequenz zu konzentrieren.

• 2017: Transformer führte eine neue Methode zur Textverarbeitung mit Multi-Head-Aufmerksamkeit und paralleler Verarbeitung ein. Anders als RNNs konnten Transformer ganze Sequenzen gleichzeitig analysieren, wodurch sie schneller waren und Zusammenhänge besser verstanden.

Seit 2018 verwenden Modelle wie BERT (bidirektionale Repräsentationen von Encodern aus Transformern) und GPT (generativ vortrainierter Transformer) Transformer, 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.

Abb. 2. Die Entwicklung großer Sprachmodelle.

Wie funktioniert ein LLM?#

Um zu verstehen, wie ein LLM (großes Sprachmodell) funktioniert, ist es wichtig, zunächst zu klären, was genau ein LLM ist.

LLMs sind eine Art von Basismodell – universell einsetzbare KI-Systeme, die mit umfangreichen Datensätzen trainiert wurden. Diese Modelle können für bestimmte Aufgaben feinabgestimmt werden und sind darauf ausgelegt, Text zu erzeugen, der menschliches Schreiben nachahmt. LLMs zeichnen sich durch Vorhersagen auf Grundlage minimaler Eingabeaufforderungen aus und werden in der generativen KI häufig verwendet, um auf menschlichen Eingaben basierende Inhalte zu erstellen. Sie können Zusammenhänge ableiten, stimmige und relevante Antworten liefern, Sprachen übersetzen, Texte zusammenfassen, Fragen beantworten, beim kreativen Schreiben helfen und sogar Code erzeugen oder debuggen.

LLMs sind außerordentlich groß und arbeiten mit Milliarden von Parametern. Parameter sind interne Gewichtungen, die das Modell während des Trainings lernt und die es ihm ermöglichen, auf Grundlage der erhaltenen Eingabe Ausgaben zu erzeugen. Im Allgemeinen liefern Modelle mit mehr Parametern tendenziell eine bessere Leistung.

Hier sind einige Beispiele beliebter LLMs:

• GPT-4o: GPT-4o wurde 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 wurde im Juni 2024 von Anthropic vorgestellt, baut auf der Claude-3-Reihe auf und bietet verbesserte Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zur Problemlösung.
• Llama 3: Die im April 2024 veröffentlichte Llama-3-Reihe von Meta umfasst Modelle mit bis zu 70 Milliarden Parametern. Diese Open-Source-Modelle sind für ihre Kosteneffizienz und starke Leistung bei verschiedenen Benchmarks bekannt.
• Gemini 1.5: Gemini 1.5 wurde im Februar 2024 von Google DeepMind vorgestellt und ist ein multimodales Modell, das Text, Bilder und andere Datentypen verarbeiten kann.

Die wichtigsten Komponenten eines LLM#

Große Sprachmodelle (LLMs) verfügen über mehrere wichtige Komponenten, die zusammenarbeiten, um Benutzereingaben zu verstehen und darauf zu reagieren. Einige dieser Komponenten sind in Schichten organisiert. Jede Schicht übernimmt bestimmte Aufgaben innerhalb der Sprachverarbeitungskette.

Beispielsweise zerlegt die Einbettungsschicht Wörter in kleinere Einheiten und erkennt Beziehungen zwischen ihnen.

Darauf aufbauend analysiert die Feedforward-Schicht diese Einheiten, um Muster zu erkennen. Ebenso stellt die rekurrente Schicht sicher, dass das Modell die richtige Wortreihenfolge beibehält.

Eine weitere wichtige Komponente ist der Aufmerksamkeitsmechanismus. Er hilft dem Modell, sich auf die relevantesten Teile der Eingabe zu konzentrieren und Schlüsselwörter oder Ausdrücke gegenüber weniger wichtigen zu priorisieren. Bei der Übersetzung von „The cat sat on the mat“ ins Französische sorgt der Aufmerksamkeitsmechanismus beispielsweise dafür, dass das Modell „cat“ mit „le chat“ und „mat“ mit „le tapis“ in Beziehung setzt und so die Bedeutung des Satzes bewahrt. Diese Komponenten arbeiten Schritt für Schritt zusammen, um Text zu verarbeiten und zu erzeugen.

Verschiedene Arten von LLMs#

Alle LLMs verfügen über dieselben grundlegenden Komponenten, können jedoch für bestimmte Zwecke entwickelt und angepasst werden. Hier sind einige Beispiele für verschiedene Arten von LLMs und ihre besonderen Fähigkeiten:

• Zero-Shot-Modelle: Diese Modelle können Aufgaben bewältigen, für die sie nicht speziell trainiert wurden. Sie nutzen ihr erlerntes Allgemeinwissen, um neue Eingabeaufforderungen zu verstehen und ohne zusätzliches Training Vorhersagen zu treffen.
• Feinabgestimmte Modelle: Feinabgestimmte Modelle basieren auf allgemeinen Modellen, werden aber für bestimmte Aufgaben weitertrainiert. Durch dieses zusätzliche Training eignen sie sich besonders gut für spezialisierte Anwendungen.
• Multimodale Modelle: Diese fortschrittlichen Modelle können mehrere Datentypen wie Text und Bilder verarbeiten und erzeugen. Sie sind für Aufgaben ausgelegt, die eine Kombination aus Text- und Bildverständnis erfordern.

Wie die Verarbeitung natürlicher Sprache mit LLMs zusammenhängt#

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) hilft Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und mit ihr zu arbeiten, während sich generative KI auf die Erstellung neuer Inhalte wie Text, Bilder oder Code konzentriert. Große Sprachmodelle (LLMs) verbinden diese beiden Bereiche. Sie verwenden NLP-Techniken, um Sprache zu verstehen, und nutzen anschließend generative KI, um originelle, menschlich wirkende Antworten zu erzeugen. Durch diese Kombination können LLMs Sprache verarbeiten und kreative sowie aussagekräftige Texte erzeugen, wodurch sie sich für Aufgaben wie Konversation, Inhaltserstellung und Übersetzung eignen. Indem sie die Stärken von NLP und generativer KI verbinden, ermöglichen LLMs Maschinen eine natürliche und intuitive Kommunikation.

Abb. 3. Die Beziehung zwischen generativer KI, NLP und LLMs.

Anwendungen von LLMs in verschiedenen Branchen#

Nachdem wir geklärt haben, was ein LLM ist und wie es funktioniert, sehen wir uns nun einige Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen an, die das Potenzial von LLMs zeigen.

LLMs in der Rechtstechnologie#

KI-Modelle verändern die Rechtsbranche, und LLMs haben Aufgaben wie die Recherche und das Erstellen juristischer Dokumente für Anwälte deutlich beschleunigt. Sie können juristische Texte wie Gesetze und frühere Fälle schnell analysieren, um die von Anwälten benötigten Informationen zu finden. LLMs können auch beim Verfassen juristischer Dokumente wie Verträgen oder Testamenten helfen.

Interessanterweise sind LLMs nicht nur für Recherche und Texterstellung nützlich, sondern auch wertvolle Werkzeuge zur Sicherstellung der Rechtskonformität und zur Optimierung von Arbeitsabläufen. Organisationen können LLMs nutzen, um Vorschriften einzuhalten, indem sie mögliche Verstöße erkennen und Empfehlungen zu deren Behebung geben. Bei der Vertragsprüfung können LLMs wichtige Details hervorheben, Risiken oder Fehler erkennen und Änderungen vorschlagen.

Abb. 4: Ein Überblick darüber, wie LLMs für juristische Recherchen eingesetzt werden können.

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

Ein LLM kann Kundendaten wie frühere Käufe, Surfgewohnheiten und Aktivitäten in sozialen Medien analysieren, um Muster und Trends zu erkennen. Dies hilft dabei, personalisierte Produktempfehlungen zu erstellen. In LLMs integrierte Anwendungen können Kunden beim Kauf von Produkten begleiten, etwa indem sie ihnen bei der Auswahl von Artikeln helfen, diese in den Warenkorb legen und den Bezahlvorgang abschließen.

Darüber hinaus können LLM-basierte Chatbots häufige Kundenanfragen zu Produkten, Dienstleistungen und Versand beantworten. Dadurch können sich Mitarbeiter im Kundenservice um komplexere Anliegen kümmern. Ein gutes Beispiel ist Amazons neuester KI-Chatbot Rufus. Er nutzt LLMs, um Zusammenfassungen von Produkt bewertungen zu erstellen. Rufus kann außerdem gefälschte Bewertungen erkennen und Kunden passende Größenempfehlungen für Kleidung geben.

LLMs in Forschung und Wissenschaft#

Eine weitere interessante Anwendung von LLMs findet sich im Bereich Bildung. LLMs können Übungsaufgaben und Quizze für Schüler erstellen und das Lernen interaktiver gestalten.

Wenn LLMs mit Schulbüchern feinabgestimmt werden, können sie eine personalisierte Lernerfahrung ermöglichen, bei der Schüler in ihrem eigenen Tempo lernen und sich auf anspruchsvolle Themen konzentrieren können. Lehrkräfte können LLMs außerdem nutzen, um Schülerarbeiten wie Aufsätze und Tests zu bewerten. Das spart Zeit und ermöglicht es ihnen, sich auf andere Aspekte des Unterrichts zu konzentrieren.

Darüber hinaus können diese Modelle Schulbücher und Lernmaterialien in verschiedene Sprachen übersetzen und Schülern helfen, auf Bildungsinhalte in ihrer Muttersprache zuzugreifen.

Abb. 5: Ein Beispiel für die Übersetzung von Text mithilfe eines LLM.

Vor- und Nachteile großer Sprachmodelle#

LLMs bieten viele Vorteile, da sie natürliche Sprache verstehen, Aufgaben wie Zusammenfassungen und Übersetzungen automatisieren und beim Programmieren helfen können. Sie können Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführen, komplexe Probleme lösen und mehrsprachige Kommunikation unterstützen, wodurch sie in vielen Branchen nützlich sind.

Sie bringen jedoch auch Herausforderungen mit sich, etwa das Risiko, Fehlinformationen zu verbreiten, ethische Bedenken hinsichtlich der Erstellung realistischer, aber falscher Inhalte sowie gelegentliche Ungenauigkeiten in kritischen Bereichen. Darüber hinaus haben sie erhebliche Umweltauswirkungen, da das Training eines einzelnen Modells genauso viel Kohlenstoff erzeugen kann wie fünf Autos. Für einen verantwortungsvollen Einsatz ist es entscheidend, ihre Vorteile gegen diese Einschränkungen abzuwägen.

Wichtige Erkenntnisse#

Große Sprachmodelle verändern die Nutzung generativer KI, indem sie es Maschinen erleichtern, menschlich wirkenden Text zu verstehen und zu erzeugen. Sie helfen Branchen wie Recht, Einzelhandel und Bildung, effizienter zu arbeiten – sei es beim Erstellen von Dokumenten, Empfehlen von Produkten oder Entwickeln personalisierter Lernerfahrungen.

LLMs bieten zwar viele Vorteile, etwa Zeitersparnis und die Vereinfachung von Aufgaben, bringen aber auch Herausforderungen wie Genauigkeitsprobleme, ethische Bedenken und Umweltauswirkungen mit sich. Mit ihrer Weiterentwicklung werden sie voraussichtlich eine noch größere Rolle in unserem Alltag und Berufsleben spielen.

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