Vom Code zum Gespräch: Wie funktioniert ein LLM?

Die Entwicklung von großen Sprachmodellen

Die Geschichte der großen Sprachmodelle erstreckt sich über mehrere Jahrzehnte und ist voll von bahnbrechenden Forschungsergebnissen und faszinierenden Entdeckungen. Bevor wir uns mit den Kernkonzepten befassen, wollen wir einige der wichtigsten Meilensteine erkunden.

Hier ein kurzer Überblick über die wichtigsten Meilensteine in der Entwicklung der LLMs:

• 1960s: Joseph Weizenbaum entwickelt ELIZA, einen der ersten Chatbots. Er nutzte den Musterabgleich, eine Methode, bei der das System Schlüsselwörter in den Benutzereingaben erkennt und entsprechend reagiert und so eine einfache Unterhaltung simuliert.

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

• 2014: Gated Recurrent Units (GRUs) wurden als eine einfachere und schnellere Version von LSTMs eingeführt. Etwa zur gleichen Zeit wurden Aufmerksamkeitsmechanismen entwickelt, die es der KI ermöglichen, sich auf die wichtigsten Teile einer Sequenz zu konzentrieren, um sie besser zu verstehen.

• 2017: Transformer führte eine neue Art der Textverarbeitung ein, bei der die Aufmerksamkeit mehrerer Köpfe und die parallele Verarbeitung genutzt werden. Im Gegensatz zu RNNs können sie ganze Sequenzen auf einmal analysieren, wodurch sie schneller sind und den Kontext besser verstehen.

Seit 2018 verwenden Modelle wie BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) und GPT (Generative Pre-trained Transformer) Transformatoren, 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.

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Wie funktioniert ein LLM?

Um zu verstehen, wie ein LLM (Large Language Model) funktioniert, ist es wichtig, zunächst zu klären, was genau ein LLM ist. 

LLMs sind eine Art von Basismodell - universelle KI-Systeme, die auf umfangreichen Datensätzen trainiert werden. Diese Modelle können für bestimmte Aufgaben feinabgestimmt werden und sind so konzipiert, dass sie Text so verarbeiten und generieren, dass er menschliches Schreiben imitiert. LLMs sind hervorragend in der Lage, Vorhersagen auf der Grundlage minimaler Vorgaben zu treffen, und werden häufig in der generativen KI eingesetzt, um Inhalte auf der Grundlage menschlicher Eingaben zu erstellen . Sie können Kontexte ableiten, kohärente und relevante Antworten geben, Sprachen übersetzen, Texte zusammenfassen, Fragen beantworten, beim kreativen Schreiben helfen und sogar Code generieren oder debuggen.

LLMs sind unglaublich groß und arbeiten mit Milliarden von Parametern. Bei den Parametern handelt es sich um interne Gewichte, die das Modell während des Trainings erlernt und die es ihm ermöglichen, auf der Grundlage der Eingaben, die es erhält, Ausgaben zu generieren. Generell gilt, dass Modelle mit mehr Parametern eine bessere Leistung erbringen.

Hier sind einige Beispiele für beliebte LLMs:

• GPT-4o: Der GPT-4o wird im Mai 2024 veröffentlicht und ist das neueste multimodale Modell von OpenAI. Es kann Text, Bilder, Audio- und Videoeingaben verarbeiten.
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• Claude 3.5: Claude 3.5, das im Juni 2024 von Anthropic eingeführt wird, baut auf der Claude 3-Serie auf und bietet verbesserte Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zur Problemlösung.
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• Lama 3: Die Llama 3-Serie von Meta, die im April 2024 veröffentlicht wird, umfasst Modelle mit bis zu 70 Milliarden Parametern. Diese Open-Source-Modelle sind für ihre Kosteneffizienz und starke Leistung bei verschiedenen Benchmarks bekannt.
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• Zwillinge 1.5: Gemini 1.5 wurde im Februar 2024 von Google DeepMind eingeführt und ist ein multimodales Modell, das Text, Bilder und andere Datentypen verarbeiten kann.

Wie die Verarbeitung natürlicher Sprache mit LLMs zusammenhängt

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) hilft Maschinen, die menschliche Sprache zu verstehen und mit ihr zu arbeiten, während sich generative KI auf die Erstellung neuer Inhalte wie Text, Bilder oder Code konzentriert. Large Language Models (LLMs) bringen diese beiden Bereiche zusammen. Sie verwenden NLP-Techniken, um Sprache zu verstehen, und wenden dann generative KI an, um originelle, menschenähnliche Antworten zu erzeugen. Dank dieser Kombination können LLMs Sprache verarbeiten und kreative und aussagekräftige Texte generieren, was sie für Aufgaben wie Unterhaltungen, die Erstellung von Inhalten und Übersetzungen nützlich macht. Durch die Kombination der Stärken von NLP und generativer KI ermöglichen LLMs es Maschinen, auf eine Weise zu kommunizieren, die sich natürlich und intuitiv anfühlt.

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Anwendungen von LLMs in verschiedenen Branchen

Nachdem wir uns nun damit beschäftigt haben, was ein LLM ist und wie es funktioniert, lassen Sie uns einen Blick auf einige Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen werfen, die das Potenzial von LLMs verdeutlichen.

Einsatz von LLMs im Bereich Legal Tech

KI-Modelle sind dabei, die Rechtsbranche zu verändern, und LLMs haben Aufgaben wie die Recherche und den Entwurf von Rechtsdokumenten für Anwälte wesentlich beschleunigt. Sie können eingesetzt werden, um Rechtstexte wie Gesetze und frühere Fälle schnell zu analysieren und die von Anwälten benötigten Informationen zu finden. LLMs können auch beim Verfassen von Rechtsdokumenten wie Verträgen oder Testamenten helfen. 

Interessanterweise sind LLMs nicht nur für Recherchen und Entwürfe nützlich - sie sind auch wertvolle Werkzeuge, um die Einhaltung von Rechtsvorschriften zu gewährleisten und Arbeitsabläufe zu optimieren. Unternehmen können LLMs nutzen, um Vorschriften einzuhalten, indem sie potenzielle Verstöße erkennen und Empfehlungen zu deren Behebung geben. Bei der Überprüfung von Verträgen können LLMs wichtige Details hervorheben, Risiken oder Fehler identifizieren und Änderungen vorschlagen.

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LLMs in Forschung und Wissenschaft

Eine weitere interessante Anwendung von LLMs findet sich im Bildungssektor. LLMs können Übungsaufgaben und Quizze für Studenten generieren, wodurch das Lernen interaktiver wird. 

In Abstimmung mit Schulbüchern können LLMs eine personalisierte Lernerfahrung bieten, die es den Schülern ermöglicht, in ihrem eigenen Tempo zu lernen und sich auf Themen zu konzentrieren, die sie als schwierig empfinden. Lehrer können LLMs auch nutzen, um Schülerarbeiten wie Aufsätze und Tests zu benoten, was Zeit spart und es ihnen ermöglicht, sich auf andere Aspekte des Unterrichts zu konzentrieren. 

Darüber hinaus können diese Modelle Lehrbücher und Lernmaterialien in verschiedene Sprachen übersetzen und so den Schülern den Zugang zu Bildungsinhalten in ihrer Muttersprache erleichtern.

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Vor- und Nachteile von großen Sprachmodellen

LLMs bieten viele Vorteile, indem sie natürliche Sprache verstehen, Aufgaben wie Zusammenfassungen und Übersetzungen automatisieren und bei der Codierung helfen. Sie können Informationen aus verschiedenen Quellen kombinieren, komplexe Probleme lösen und mehrsprachige Kommunikation unterstützen, was sie in vielen Branchen nützlich macht. 

Sie bringen jedoch auch Herausforderungen mit sich, z. B. das Risiko der Verbreitung von Fehlinformationen, ethische Bedenken hinsichtlich der Schaffung realistischer, aber falscher Inhalte und gelegentliche Ungenauigkeiten in kritischen Bereichen. Darüber hinaus haben sie erhebliche Auswirkungen auf die Umwelt, da die Ausbildung eines einzigen Modells so viel Kohlenstoff wie fünf Autos produzieren kann. Um sie verantwortungsbewusst einzusetzen, muss man ihre Vorteile mit diesen Einschränkungen abwägen.

Die wichtigsten Erkenntnisse

Große Sprachmodelle verändern die Art und Weise, wie wir generative KI einsetzen, indem sie es Maschinen erleichtern, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu erstellen. Sie helfen Branchen wie dem Rechtswesen, dem Einzelhandel und dem Bildungswesen, effizienter zu werden, sei es beim Verfassen von Dokumenten, bei der Empfehlung von Produkten oder bei der Erstellung personalisierter Lernerfahrungen. 

LLM bieten zwar viele Vorteile, wie Zeitersparnis und Vereinfachung von Aufgaben, aber sie bringen auch Herausforderungen mit sich, wie Probleme mit der Genauigkeit, ethische Bedenken und Umweltauswirkungen. In dem Maße, wie diese Modelle verbessert werden, werden sie eine noch größere Rolle in unserem täglichen Leben und am Arbeitsplatz spielen.

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