Vom Code zur Konversation: Wie funktioniert ein LLM?

Large Language Models (LLMs) sind fortschrittliche generative KI-Systeme, die in der Lage sind, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren. Diese Modelle können menschliche Sprachen erkennen und interpretieren, da sie mit Millionen von Gigabyte an Textdaten trainiert wurden, die aus dem Internet stammen. LLM-gestützte Innovationen wie ChatGPT sind zu bekannten Namen geworden und machen generative KI für jedermann zugänglicher. 

Angesichts der Tatsache, dass der globale LLM-Markt bis 2034 voraussichtlich 85,6 Milliarden Dollar erreichen wird, konzentrieren sich viele Unternehmen auf die Einführung von LLMs in ihren verschiedenen Geschäftsfunktionen.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie Large Language Models funktionieren und welche Anwendungen sie in verschiedenen Branchen haben. Los geht's!

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Die Evolution großer Sprachmodelle

Die Geschichte der großen Sprachmodelle erstreckt sich über mehrere Jahrzehnte, gefüllt mit bahnbrechenden Forschungsergebnissen und faszinierenden Entdeckungen. Bevor wir in die Kernkonzepte eintauchen, wollen wir einige der wichtigsten Meilensteine erkunden.

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

• 1960er: Joseph Weizenbaum entwickelte ELIZA, einen der ersten Chatbots. Es verwendete Pattern Matching, eine Methode, bei der das System Schlüsselwörter in der Benutzereingabe erkennt und entsprechend reagiert, wodurch eine einfache Konversation simuliert wird.

• 1990er: Rekurrente Neuronale Netze (RNNs) wurden entwickelt, um sequentielle Daten wie Text oder Sprache zu verarbeiten. Sie konnten sich an vergangene Eingaben erinnern, hatten aber Schwierigkeiten mit langen Sequenzen, was zur Entwicklung von Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerken führte, um dieses Problem zu beheben.

• 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 ein besseres Verständnis zu erzielen.

• 2017: Transformer führten eine neue Art der Textverarbeitung ein, die Multi-Head-Attention und parallele Verarbeitung verwendet. Im Gegensatz zu RNNs konnten sie ganze Sequenzen auf einmal analysieren, wodurch sie schneller wurden und den Kontext besser verstehen konnten.

Seit 2018 verwenden Modelle wie BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) und GPT (Generative Pre-trained Transformer) Transformatoren, um die 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 generieren, 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 ein LLM genau ist. 

LLMs sind eine Art von Foundation Model – universelle KI-Systeme, die auf massiven Datensätzen trainiert werden. Diese Modelle können für spezifische Aufgaben feinabgestimmt werden und sind darauf ausgelegt, Text so zu verarbeiten und zu generieren, dass er menschlichem Schreiben ähnelt. LLMs zeichnen sich dadurch aus, dass sie Vorhersagen aus minimalen Eingabeaufforderungen treffen und in der generativen KI häufig verwendet werden, 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. Parameter sind interne Gewichtungen, die das Modell während des Trainings lernt und die es ihm ermöglichen, auf der Grundlage der empfangenen Eingaben Ausgaben zu generieren. Im Allgemeinen erzielen Modelle mit mehr Parametern eine bessere Leistung.

Hier sind einige Beispiele für gängige 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.
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• Claude 3.5: Claude 3.5, das im Juni 2024 von Anthropic vorgestellt wurde, baut auf der Claude 3-Serie auf und bietet verbesserte Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zur Problemlösung.
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• Llama 3: Die Llama 3-Serie von Meta, die im April 2024 veröffentlicht wurde, umfasst Modelle mit bis zu 70 Milliarden Parametern. Diese Open-Source-Modelle sind bekannt für ihre Kosteneffizienz und ihre starke Leistung in verschiedenen Benchmarks. 
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• Gemini 1.5: Gemini 1.5 wurde im Februar 2024 von Google DeepMind veröffentlicht und ist ein multimodales Modell, das Text, Bilder und andere Datentypen verarbeiten kann.

Die Schlüsselkomponenten eines LLM

Large Language Models (LLMs) bestehen aus mehreren Schlüsselkomponenten, die zusammenarbeiten, um Benutzereingaben zu verstehen und darauf zu reagieren. Einige dieser Komponenten sind in Schichten organisiert. Jede Schicht übernimmt spezifische Aufgaben in der Sprachverarbeitungspipeline. 

Beispielsweise zerlegt die Embedding-Schicht Wörter in kleinere Teile und identifiziert Beziehungen zwischen ihnen. 

Darauf aufbauend analysiert die Feedforward-Schicht diese Teile, um Muster zu finden. In ähnlicher Weise stellt die rekursive Schicht sicher, dass das Modell die richtige Reihenfolge der Wörter beibehält. 

Eine weitere wichtige Komponente ist der Aufmerksamkeitsmechanismus. Er hilft dem Modell, sich auf die relevantesten Teile der Eingabe zu konzentrieren, sodass es Schlüsselwörter oder -phrasen gegenüber weniger wichtigen priorisieren kann. Nehmen wir den Fall der Übersetzung von "The cat sat on the mat" ins Französische: Der Aufmerksamkeitsmechanismus stellt sicher, dass das Modell "cat" mit "le chat" und "mat" mit "le tapis" in Einklang bringt, wodurch die Bedeutung des Satzes erhalten bleibt. Diese Komponenten arbeiten Schritt für Schritt zusammen, um Text zu verarbeiten und zu generieren. 

Verschiedene Arten von LLMs

Alle LLMs haben die gleichen grundlegenden Komponenten, aber sie können für bestimmte Zwecke erstellt und angepasst werden. Hier sind einige Beispiele für verschiedene Arten von LLMs und ihre einzigartigen Fähigkeiten:

• Zero-Shot-Modelle: Diese Modelle können Aufgaben bewältigen, für die sie nicht speziell trainiert wurden. Sie nutzen ihr allgemeines Wissen, um neue Prompts zu verstehen und Vorhersagen zu treffen, ohne dass zusätzliches Training erforderlich ist.
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• Feinabgestimmte Modelle: Feinabgestimmte Modelle basieren auf allgemeinen Modellen, werden aber für spezifische Aufgaben weiter trainiert. Dieses zusätzliche Training macht sie hocheffektiv für spezialisierte Anwendungen.
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• Multimodale Modelle: Diese fortschrittlichen Modelle können verschiedene Datentypen wie Text und Bilder verarbeiten und generieren. Sie sind für Aufgaben konzipiert, die eine Kombination aus Text- und visuellem Verständnis erfordern.

In welcher Beziehung steht die Verarbeitung natürlicher Sprache zu LLMs?

Natural Language Processing (NLP) hilft Maschinen, die menschliche Sprache zu verstehen und mit ihr zu arbeiten, während sich Generative AI auf die Erstellung neuer Inhalte wie Text, Bilder oder Code konzentriert. Large Language Models (LLMs) führen diese beiden Bereiche zusammen. Sie verwenden NLP-Techniken, um Sprache zu verstehen, und wenden dann Generative AI an, um originelle, menschenähnliche Antworten zu erstellen. Diese Kombination ermöglicht es LLMs, Sprache zu verarbeiten und kreativen und aussagekräftigen Text zu generieren, was sie für Aufgaben wie Konversationen, Inhaltserstellung und Übersetzung nützlich macht. Durch die Kombination der Stärken von NLP und Generative AI ermöglichen LLMs die Kommunikation von Maschinen auf eine Weise, die sich natürlich und intuitiv anfühlt.

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Anwendungsbereiche von LLMs in verschiedenen Branchen

Nachdem wir nun behandelt haben, was ein LLM ist und wie es funktioniert, wollen wir uns einige Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen ansehen, die das Potenzial von LLMs verdeutlichen.

LLMs in der Legal Tech nutzen

KI-Modelle verändern die Rechtsbranche, und LLMs haben Aufgaben wie die Recherche und das Verfassen von Rechtsdokumenten für Anwälte erheblich beschleunigt. Sie können verwendet werden, um schnell Rechtstexte wie Gesetze und frühere Fälle zu analysieren, um die Informationen zu finden, die Anwälte benötigen. LLMs können auch beim Verfassen von Rechtsdokumenten wie Verträgen oder Testamenten helfen. 

Interessanterweise sind LLMs nicht nur für Forschung und Entwurf nützlich, sondern auch wertvolle Werkzeuge zur Gewährleistung der Einhaltung von Gesetzen und zur Rationalisierung von Arbeitsabläufen. Organisationen können LLMs nutzen, um Vorschriften einzuhalten, indem sie potenzielle Verstöße identifizieren 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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Einzelhandel und E-Commerce: KI-gestützte Chatbots mit LLMs

Ein LLM kann Kundendaten wie frühere Käufe, Surfgewohnheiten und Social-Media-Aktivitäten analysieren, um Muster und Trends zu erkennen. Dies hilft bei der Erstellung personalisierter Produktempfehlungen. In Anwendungen, die mit LLMs integriert sind, können Kunden beim Kauf von Produkten angeleitet werden, z. B. bei der Auswahl von Artikeln, dem Hinzufügen zum Warenkorb und dem Abschließen des Bestellvorgangs. 

Darüber hinaus können LLM-basierte Chatbots häufige Kundenanfragen zu Produkten, Dienstleistungen und Versand beantworten. Dies entlastet die Kundendienstmitarbeiter, sodass sie sich um komplexere Probleme kümmern können. Ein gutes Beispiel ist der neueste KI-Chatbot von Amazon, Rufus. Er verwendet LLMs, um Zusammenfassungen von Produkt-Rezensionen zu erstellen. Rufus kann auch gefälschte Bewertungen erkennen und Kunden Größenempfehlungen für Kleidung geben.

LLMs in Forschung und Lehre

Eine weitere interessante Anwendung von LLMs liegt im Bildungsbereich. LLMs können Übungsaufgaben und Quiz für Schüler erstellen, wodurch das Lernen interaktiver wird. 

Wenn LLMs mit Schulbüchern feinabgestimmt werden, können sie ein personalisiertes Lernerlebnis bieten, das 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 verwenden, um Schülerarbeiten wie Aufsätze und Tests zu bewerten, wodurch sie Zeit sparen und sich auf andere Aspekte des Unterrichts konzentrieren können. 

Darüber hinaus können diese Modelle Lehrbücher und Lernmaterialien in verschiedene Sprachen übersetzen und so den Schülern helfen, Bildungsinhalte in ihrer Muttersprache abzurufen.

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Vor- und Nachteile von Large Language Models

LLMs bieten viele Vorteile, indem sie natürliche Sprache verstehen, Aufgaben wie Zusammenfassung und Übersetzung automatisieren und beim Programmieren helfen. Sie können Informationen aus verschiedenen Quellen kombinieren, komplexe Probleme lösen und die mehrsprachige Kommunikation unterstützen, was sie in vielen Branchen nützlich macht. 

Sie bringen aber auch Herausforderungen mit sich, wie das Risiko der Verbreitung von Fehlinformationen, ethische Bedenken bei der Erstellung realistischer, aber falscher Inhalte und gelegentliche Ungenauigkeiten in kritischen Bereichen. Hinzu kommt, dass sie erhebliche Auswirkungen auf die Umwelt haben, da das Training eines einzelnen Modells so viel Kohlenstoff produzieren kann wie fünf Autos. Es ist entscheidend, ihre Vorteile mit diesen Einschränkungen abzuwägen, um sie verantwortungsvoll einzusetzen.

Wesentliche Erkenntnisse

Large Language Models verändern die Art und Weise, wie wir generative KI nutzen, 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, beim Empfehlen von Produkten oder beim Erstellen personalisierter Lernerfahrungen. 

Obwohl LLMs viele Vorteile bieten, wie z. B. Zeitersparnis und Vereinfachung von Aufgaben, bringen sie auch Herausforderungen mit sich, wie z. B. Genauigkeitsprobleme, ethische Bedenken und Umweltauswirkungen. Da sich diese Modelle verbessern, werden sie eine noch größere Rolle in unserem täglichen Leben und an unseren Arbeitsplätzen spielen.

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