Was sind Large Language Models (LLM)? Deutsch: Große Sprachmodelle wie ChatGPT

Was sind Large Language Models? Und was ist bei der Nutzung von KI-Sprachmodellen zu beachten?

In diesem Artikel tauchen wir in die faszinierende Welt der KI-Sprachmodelle ein, wobei der Schwerpunkt auf den Large Language Models (LLMs) liegt, zu denen bekannte Vertreter wie ChatGPT gehören. Sie wollen Künstliche Intelligenz für Ihr Unternehmen nutzen? Erfahren Sie, wie Unternehmen von generativer KI profitieren können und wie LLMs dabei helfen können, innovative Lösungen zu entwickeln.

Was ist ein Large Language Model (LLM)? Was sind große Sprachmodelle?

Large Language Models (kurz: LLM und auf Deutsch: Große Sprachmodelle) sind leistungsstarke Modelle, die darauf ausgelegt sind, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Sie können Text analysieren und verstehen, kohärente Antworten generieren und sprachbezogene Aufgaben ausführen. In Unternehmensanwendungen spielen Große Sprachmodelle eine entscheidende Rolle in verschiedenen Bereichen. Sie ermöglichen die natürliche Sprachverarbeitung, mit der Unternehmen Erkenntnisse aus großen Mengen von Textdaten extrahieren oder ihre Content-Erstellung verbessern können. Ein beliebtes Beispiel für den Einsatz von KI-Sprachmodellen ist der Kundensupport durch automatisierte Chatbots. Large Language Models können auch bei der Sentiment-Analyse, Sprachübersetzung und Informationsabfrage unterstützen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Sprachmodellen können LLMs viele Aufgaben ohne zusätzliches Finetuning erfüllen.

Welche KI-Sprachmodelle gibt es?

Die Vielfalt der derzeit angebotenen Large Language Models wirft jedoch die Frage auf, worin die wesentlichen Unterschiede bestehen und welches KI-Sprachmodell man wählen sollte.

Einige häufig verwendete Large Language Models sind:

  • GPT-4 von OpenAI
  • PaLM 2 von Google
  • Llama 2 von Meta

Jedes dieser Sprachmodelle hat seine eigenen Stärken und Schwächen. Bei der Betrachtung dieser beliebten LLMs ist es entscheidend, deren spezifische Vor- und Nachteile anhand Ihrer Unternehmensanforderungen und Anwendungsfälle zu bewerten. Diese Bewertung hilft Ihnen, das Sprachmodell auszuwählen, das am besten zu Ihren angestrebten Ergebnissen passt und das größtmögliche Potenzial entfaltet.

Large Language Models beherrschen das Verarbeiten von komplexen Texten, Fragen und Anweisungen und sind in der Lage, schlüssige Texte mit korrekter Grammatik und Rechtschreibung zu generieren. Darüber hinaus können große Sprachmodelle auch für Aufgaben eingesetzt werden, für die sie nur begrenzt oder gar nicht trainiert wurden. Sie sind vielseitig einsetzbar und können beispielsweise Programmcode in verschiedenen Programmiersprachen erstellen.

Kurz und knapp: Worauf Sie bei der Auswahl eines Large Language Models achten sollten

Es ist wichtig, die spezifischen Anforderungen und Bedürfnisse Ihrer Anwendungsfälle sorgfältig zu berücksichtigen, wenn Sie ein Large Language Model auswählen und implementieren. Um eine erfolgreiche Integration und Ausrichtung auf Ihre Geschäftsziele sicherzustellen, sollten folgende Dinge beachtet werden:

  • Anpassungsfähigkeit
  • Technische Kompatibilität
  • Kosten
  • Rechtliche und ethische Implikationen

Sie wissen nicht, wie Sie starten sollen? Wir helfen Ihnen dabei. Wir haben ein Vorgehen entwickelt, um Ihre Herausforderungen systematisch zu analysieren, und führen Sie durch einen strukturierten Prozess:

  1. Definition der Aufgaben, die Sie mit dem LLM erreichen möchten
  2. Bewertung Ihrer Rechenkapazitäten und Infrastrukturanforderungen
  3. Identifizieren der Daten, die Sie in das LLM integrieren und nutzen möchten

Dieser strukturierte Ansatz stellt sicher, dass die ausgewählte LLM-Lösung Ihren Anforderungen entspricht und Ihre geschäftlichen Herausforderungen effektiv adressiert.

Open Source Large Language Models und deren Betrieb thematisieren wir in einem separaten Blog-Beitrag. Es werden insbesondere auch Tipps für den Einstieg in das Thema gegeben.

Die 8 besten Tipps für Ihre Entscheidung für ein KI-Sprachmodell

Bei der Auswahl und Implementierung eines Large Language Models sind diese acht Punkte zu berücksichtigen:

  • Sprachliche Kompetenz ist ein grundlegender Faktor, um eine genaue und effektive Sprachverarbeitung sicherzustellen. Die Qualität, Vielfalt und Größe der Trainingsdaten, die für das Large Language Model verwendet werden, sind gleichermaßen wichtig. Sie haben direkten Einfluss auf die Leistung und Eignung des Modells für bestimmte Anwendungsfälle.
  • Die Anpassungsfähigkeit (Finetuning) eines Sprachmodells spielt eine wichtige Rolle beim Customizing und bei der Anpassung an spezifische Geschäftsanforderungen. Die Möglichkeit, das Modell anzupassen, ermöglicht eine bessere Ausrichtung auf domänenspezifische Anforderungen.
  • Ein weiterer Aspekt ist die Modellgröße und ihre Anforderungen an die Rechenleistung. Größere Modelle bieten möglicherweise mehr Funktionen, erfordern jedoch auch mehr Rechenressourcen für den Einsatz. Es ist wichtig, die verfügbare Infrastruktur zu bewerten und sicherzustellen, dass sie mit dem ausgewählten LLM kompatibel ist.
  • Kosten sind ebenfalls ein wichtiger Aspekt. Einige LLMs sind möglicherweise kostenlos erhältlich, während andere eine Gebühr erfordern oder auf Basis der Anzahl der Tokens abgerechnet werden. Die Bewertung der Kosten und deren Abstimmung auf Ihr Budget sowie langfristige Nachhaltigkeit sind entscheidend im Auswahlprozess.
  • Der Schutz von Daten und die Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften sind bei der Bereitstellung von LLMs zu berücksichtigen. Die Einhaltung von Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) gewährleistet, dass die Anforderungen zum Schutz personenbezogener Daten erfüllt werden.
  • Potenzielle Verzerrungen innerhalb von LLMs sollten angegangen werden. Die Verwendung von Techniken zur Erkennung und Minderung von Verzerrungen ist entscheidend, um Fairness und ethische Aspekte sicherzustellen.
  • Transparenz und Erklärbarkeit sind zunehmend relevante Faktoren bei der Bereitstellung von LLMs. Ein Verständnis dafür, wie das Modell Entscheidungen trifft, und die Fähigkeit, seine Ausgaben zu erklären, können besonders wichtig sein, insbesondere bei Anwendungen, bei denen rechtliche oder ethische Aspekte eine Rolle spielen.
  • Auch die Nachhaltigkeit ist ein wichtiger Aspekt: Es ist ratsam zu prüfen, ob ein großes Sprachmodell wirklich unverzichtbar ist oder ob auch ein kleineres KI-Modell oder sogar ein herkömmlicher KI-Ansatz die Anforderungen erfüllen würde. Zwar gibt es bereits trainierte Basismodelle, die genutzt werden können, doch muss man sich darüber im Klaren sein, dass ein eventuelles Finetuning, insbesondere während des Betriebs, Ressourcen verbraucht.

Die Grenzen von Large Language Models: Lassen Sie sich von der KI keine Märchen erzählen!

Zu guter Letzt ist es entscheidend, sich der Einschränkungen von LLMs hinsichtlich der generierten kontextuell korrekten Antworten bewusst zu sein: LLMs erstellen ihre Ausgaben aufgrund der Wahrscheinlichkeiten für das nächste Wort, nicht unter Berücksichtigung des Wahrheitsgehalts. Dies führt zu Halluzinationen, also Ausgaben, die nicht wahr sind. Dies lässt sich einschränken, indem dem Sprachmodell für die Antwortfindung ein Kontext (z.B. eine Menge an Textdokumenten) zur Verfügung gestellt wird. Allerdings gibt es auch dort Halluzinationen, wenn die Antworten Inhalte außerhalb dieses Kontexts beinhalten.

Unsere Empfehlung: Durch die Nutzung der Expertise und Ressourcen unseres AI Innovation Labs bieten wir einen umfassenden Ansatz, um Unternehmen bei der Auswahl und Bereitstellung von KI-Sprachmodellen in dieser komplexen Landschaft zu unterstützen. Unser AI Innovation Lab stellt eine strukturierte Methodik zur Analyse Ihrer spezifischen Geschäftsbedürfnisse und Herausforderungen bereit und begleitet Sie bis zur Entwicklung eines konkreten Lösungskonzepts. So können Sie KI erfolgreich nutzen!

Wir zeigen Ihnen, wie Sie:

  • die mit Large Language Models zu erreichenden Aufgaben definieren
  • Ihre Rechenkapazitäten bewerten
  • die Qualität der Trainingsdaten beurteilen
  • Anpassungsmöglichkeiten berücksichtigen.

 

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