Vom Code zum Gespräch: Wie funktioniert ein LLM?

Large Language Models (LLMs) sind fortschrittliche generative AI-Systeme, die menschenähnliche Texte verstehen und erzeugen können. Sie erkennen und interpretieren menschliche Sprachen und wurden mit Millionen Gigabyte an Textdaten aus dem Internet trainiert. Innovationen auf Basis von LLMs wie ChatGPT sind inzwischen in aller Munde und machen generative AI für alle zugänglicher.

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

In diesem Artikel erfahren wir, wie Large Language Models funktionieren und wie sie in verschiedenen Branchen eingesetzt werden.

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

Die Entwicklung großer Sprachmodelle#

Die Geschichte großer Sprachmodelle erstreckt sich über mehrere Jahrzehnte und ist geprägt von Forschungsdurchbrüchen und faszinierenden Entdeckungen. Bevor wir uns mit den Grundlagen 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 Programm verwendete Musterabgleich: Dabei erkennt das System Schlüsselwörter in Benutzereingaben und reagiert entsprechend, um ein einfaches Gespräch zu simulieren.
• 1990er-Jahre: Rekurrente neuronale Netze (RNNs) wurden entwickelt, um sequenzielle Daten wie Text oder Sprache zu verarbeiten. Sie konnten sich an vorherige Eingaben erinnern, hatten aber Schwierigkeiten mit langen Sequenzen. Deshalb wurden Netze mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTM) entwickelt, um dieses Problem zu lösen.
• 2014: Gated Recurrent Units (GRUs) wurden als einfachere und schnellere Variante von LSTMs eingeführt. Etwa zur gleichen Zeit entstanden Aufmerksamkeitsmechanismen, mit denen sich KI auf die wichtigsten Teile einer Sequenz konzentrieren kann, um sie besser zu verstehen.
• 2017: Die Transformer-Architektur führte eine neue Methode zur Textverarbeitung ein, die Multi-Head-Attention und parallele Verarbeitung nutzt. Anders als RNNs konnten Transformer ganze Sequenzen auf einmal analysieren. Dadurch waren sie schneller und konnten den Kontext besser verstehen.

Seit 2018 kommen Transformer in Modellen wie BERT (bidirektionale Encoder-Repräsentationen aus Transformern) und GPT (generativer, vortrainierter Transformer) zum Einsatz. BERT führte die bidirektionale Verarbeitung ein, 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 von Large Language Models.

Wie funktioniert ein LLM?#

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

LLMs sind eine Art Basismodell – universell einsetzbare AI-Systeme, die mit riesigen Datensätzen trainiert werden. Diese Modelle lassen sich für bestimmte Aufgaben feinabstimmen und sind darauf ausgelegt, Texte zu verarbeiten und zu erzeugen, die menschlichem Schreiben ähneln. LLMs können anhand kurzer Prompts gute Vorhersagen treffen und werden häufig in der generativen AI eingesetzt, um Inhalte auf Grundlage menschlicher Eingaben zu erstellen. Sie können den Kontext erschließen, schlüssige und relevante Antworten geben, Sprachen übersetzen, Texte zusammenfassen, Fragen beantworten, beim kreativen Schreiben helfen und sogar Code generieren oder Fehler darin beheben.

LLMs sind sehr groß und arbeiten mit Milliarden von Parametern. Parameter sind interne Gewichtungen, die das Modell während des Trainings erlernt und mithilfe derer es Ausgaben auf Grundlage der erhaltenen Eingaben erzeugt. Im Allgemeinen erzielen Modelle mit mehr Parametern eine bessere Leistung.

Hier sind einige Beispiele für beliebte LLMs aus dem Jahr 2024:

• GPT-4o: GPT-4o wurde im Mai 2024 veröffentlicht und ist ein multimodales Modell von OpenAI. Es kann Texte, Bilder, Audio- und Videoeingaben verarbeiten.
• Claude 3.5: Claude 3.5 wurde im Juni 2024 von Anthropic vorgestellt und baut auf der Claude-3-Reihe auf. Das Modell 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 quelloffenen 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 veröffentlicht. Das multimodale Modell kann Texte, Bilder und andere Datentypen verarbeiten.

Die wichtigsten Bestandteile eines LLM#

Große Sprachmodelle (LLMs) bestehen aus mehreren wichtigen Komponenten, die zusammenarbeiten, um Eingabeaufforderungen von Nutzern zu verstehen und darauf zu reagieren. Einige dieser Komponenten sind in Schichten organisiert. Jede Schicht übernimmt bestimmte Aufgaben in der Sprachverarbeitung.

Die Einbettungsschicht wandelt Wörter oder Wortteile beispielsweise in Zahlenvektoren um, die die Beziehungen zwischen ihnen abbilden.

Darauf aufbauend analysiert die Feedforward-Schicht diese Vektoren, um Muster zu erkennen. Positionskodierungen helfen dem Modell dabei, die Wortreihenfolge im Blick zu behalten.

Ein weiterer wichtiger Bestandteil ist der Attention-Mechanismus. Er hilft dem Modell, sich auf die relevantesten Teile der Eingabe zu konzentrieren und wichtige Schlüsselwörter oder Formulierungen gegenüber weniger wichtigen zu priorisieren. Betrachten wir als Beispiel die Übersetzung von „The cat sat on the mat“ ins Französische: Der Attention-Mechanismus sorgt dafür, dass das Modell „cat“ mit „le chat“ und „mat“ mit „le tapis“ verknüpft und so die Bedeutung des Satzes erhält. Diese Bestandteile arbeiten Schritt für Schritt zusammen, um Texte zu verarbeiten und zu erzeugen.

Verschiedene Arten von LLMs#

Alle LLMs haben dieselben grundlegenden Komponenten, lassen sich aber für bestimmte Zwecke entwickeln und anpassen. 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 erworbenes Allgemeinwissen, um neue Eingabeaufforderungen zu verstehen und Vorhersagen zu treffen, ohne zusätzliches Training zu benötigen.
• Feinabgestimmte Modelle: Feinabgestimmte Modelle basieren auf allgemeinen Modellen, werden aber zusätzlich für bestimmte Aufgaben trainiert. Durch dieses zusätzliche Training eignen sie sich besonders gut für spezialisierte Anwendungen.
• Multimodale Modelle: Diese fortschrittlichen Modelle können verschiedene Arten von Daten wie Texte und Bilder verarbeiten und erzeugen. Sie sind für Aufgaben konzipiert, die sowohl Textverständnis als auch visuelles Verständnis erfordern. Einige können auch Objekte in Bildern lokalisieren. Die VLM Leaderboard misst diese Fähigkeit anhand realer Objekterkennungsdatensätze.

Wie die Verarbeitung natürlicher Sprache mit LLMs zusammenhängt#

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) hilft Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen und damit zu arbeiten, während sich generative KI auf die Erstellung neuer Inhalte wie Texte, Bilder oder Code konzentriert. Große Sprachmodelle (LLMs) verbinden diese beiden Bereiche. Sie nutzen NLP-Techniken, um Sprache zu verstehen, und anschließend generative KI, um originelle, menschenähnliche Antworten zu erstellen. Durch diese Kombination können LLMs Sprache verarbeiten und kreative, sinnvolle Texte erzeugen. Das macht sie für Aufgaben wie Gespräche, die Erstellung von Inhalten und Übersetzungen nützlich. Indem LLMs die Stärken von NLP und generativer KI verbinden, ermöglichen sie Maschinen eine natürliche und intuitive Kommunikation.

Abb. 3. Der Zusammenhang zwischen generativer KI, NLP und LLMs.

Anwendungen von LLMs in verschiedenen Branchen#

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

LLMs in der Rechtstechnologie#

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

Interessanterweise sind LLMs nicht nur für Forschung und Entwürfe nützlich, sondern auch wertvolle Werkzeuge, um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen und Arbeitsabläufe zu optimieren. Unternehmen können LLMs zur Einhaltung von Vorschriften einsetzen, indem sie damit mögliche Verstöße erkennen und Empfehlungen zu deren Behebung erhalten. Bei der Prüfung von Verträgen können LLMs wichtige Details hervorheben, Risiken oder Fehler erkennen und Änderungen vorschlagen.

Abb. 4. Überblick über den Einsatz von LLMs für die juristische Recherche.

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 aufzudecken. So lassen sich personalisierte Produktempfehlungen erstellen. In LLMs integrierte Anwendungen können Kunden beim Kauf begleiten, ihnen etwa bei der Auswahl von Produkten helfen, Artikel in den Warenkorb legen und den Bezahlvorgang abschließen.

Darüber hinaus können Chatbots auf Basis großer Sprachmodelle häufige Kundenanfragen zu Produkten, Dienstleistungen und Versand beantworten. Dadurch können sich Mitarbeitende im Kundenservice um komplexere Anliegen kümmern. Ein gutes Beispiel ist Amazons KI-Chatbot Rufus. Er nutzt große Sprachmodelle, um Zusammenfassungen von Produktbewertungen zu erstellen. Rufus kann Kunden außerdem passende Konfektionsgrößen empfehlen.

LLMs in Forschung und Wissenschaft#

Eine weitere interessante Anwendung von LLMs findet sich im Bildungsbereich. LLMs können Übungsaufgaben und Tests für Schüler erstellen und so das Lernen interaktiver gestalten.

Werden LLMs anhand von Schulbüchern feinabgestimmt, ermöglichen sie ein personalisiertes Lernen, bei dem Schüler in ihrem eigenen Tempo lernen und sich auf schwierige Themen konzentrieren können. Lehrkräfte können LLMs auch zum Bewerten von Schülerarbeiten wie Aufsätzen und Tests einsetzen. Das spart Zeit und gibt ihnen die Möglichkeit, sich auf andere Aspekte des Unterrichts zu konzentrieren.

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

Abb. 5. Ein Beispiel für die Übersetzung von Text mit einem LLM.

Vor- und Nachteile großer Sprachmodelle#

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

Allerdings bringen sie auch Herausforderungen mit sich, etwa das Risiko, Falschinformationen zu verbreiten, ethische Bedenken hinsichtlich der Erstellung realistischer, aber falscher Inhalte und gelegentliche Ungenauigkeiten in kritischen Bereichen. Darüber hinaus können sie erhebliche Auswirkungen auf die Umwelt haben: Einer Studie aus dem Jahr 2019 zufolge kann das Training eines einzelnen großen Modells so viele CO₂-Emissionen verursachen wie fünf Autos während ihrer gesamten Lebensdauer. Um sie verantwortungsvoll einzusetzen, ist es entscheidend, ihre Vorteile gegen diese Einschränkungen abzuwägen.

Die wichtigsten Erkenntnisse#

Große Sprachmodelle verändern die Nutzung generativer KI, indem sie Maschinen das Verstehen und Erstellen menschenähnlicher Texte erleichtern. Sie steigern die Effizienz in Branchen wie Recht, Einzelhandel und Bildung – etwa beim Verfassen von Dokumenten, bei Produktempfehlungen oder beim Erstellen personalisierter Lernerlebnisse.

LLMs bieten zwar viele Vorteile, etwa Zeitersparnis und einfachere Abläufe, bringen aber auch Herausforderungen wie Genauigkeitsprobleme, ethische Bedenken und Auswirkungen auf die Umwelt mit sich. Mit der Weiterentwicklung dieser Modelle werden sie im Alltag und am Arbeitsplatz eine noch größere Rolle spielen.

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