Large Language Models (LLM): Definition und Funktionsweise

Hinter Abkürzungen wie Bard, BERT oder GPT befinden sich komplexe Sprachmodelle mit Künstlicher Intelligenz, die in den letzten Jahren für viel Aufregung und Begeisterung in der Gesellschaft sorgten. Erfahren Sie, was Large Language Models sind, wie sie entstanden, funktionieren und wofür LLM eingesetzt werden.

Was sind Large Language Models?

Large Language Models sind riesige generative Sprachmodelle mit Künstlicher Intelligenz (KI). Sie können die menschliche Sprache verstehen und generieren. LLM bestehen aus neuronalen Netzwerken mit Transformer-Architektur und verwenden Deep-Learning-Algorithmen. Damit sie funktionieren, benötigen LLM große Textmengen.

Wie sind Large Language Models entstanden?

Sie können LLM der Erforschung von Natural Language Processing (NLP) zuordnen. Ihr Fokus liegt auf der Entwicklung von Modellen, die die natürliche Sprache des Menschen nicht nur verstehen, sondern auch generieren können. Das Embeddings from Language Models, abgekürzt mit „ELMo“, ist das erste Large Language Model, das als solches bekannt wurde. Es wurde im Jahr 2018 vom Allen Institute for AI (AllenNLP) entwickelt.

„ELMo“ gilt als großer Durchbruch für NLP-Forschende: Es war das erste LLM, das komplexe semantische Bedeutungen aus natürlicher Sprache nicht nur verstand, sondern auch herausziehen konnte.

Über die Jahre wurden neue Modelle entwickelt, die die Leistung von Natural Language Processing verbesserten. Dazu gehören beispielsweise Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), Generative Pre-trained Transformer (GPT) oder Transformer-based Text-to-Text Transfer (T5).

Auch die zuvor genannten Modelle wurden mithilfe großer Textmengen trainiert. Dank dieser Trainings können sie Texte ergänzen, Fragen beantworten oder Textbausteine übersetzen. Hinzu kommen weitere technologische Erneuerungen, die es Entwicklern, Entwicklerinnen sowie Unternehmen erlaubt, natürliche Sprache in ihren eigenen Programmen zu verarbeiten und zu nutzen. Eine Möglichkeit, die Sie wahrscheinlich schon selbst in Anspruch nehmen.

Wie funktionieren Large Language Models?

Large Language Models funktionieren nach einem dreistufigen Prozess: Beim nicht überwachten Lernen (Unsupervised Learning) lernt das Modell Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten mittels unstrukturierter Daten kennen. Beim überwachten Lernen (Supervised Learning) erhalten die Daten eine für das LLM lesbare Form.

Fehlerhafte Datensätze werden beim Reinforcement Learning korrigiert. Es nutzt eine Transformer-Architektur mit einem Mechanismus, der sogenannte self-attention Mechanismus, um Beziehungen und Konzepte besser zu verstehen.

Was sind die Vor- und Nachteile von LLM?

Natürlich bringen Large Language Models sowohl Vorteile als auch Nachteile mit sich. Daher ist es wichtig, dass Sie sich ein vollumfängliches Bild des Sprachmodells machen und einschätzen, ob sich der Einsatz der Technologie in Ihrem Unternehmen lohnt.

Vorteile von Large Language Models

Beim Einsatz des Sprachmodells profitieren Sie von:

• Flexibilität: Denn LLM kann so programmiert werden, dass sie genau zu den Wünschen und Bedarfen Ihres Unternehmens passt.
• Zeitersparnis: Sie oder Ihre Kollegen und Kolleginnen investieren viel Arbeitszeit in Korrekturen oder Verbesserungen? Ein Large Language Model ist in der Lage, Ihre Texte zu analysieren. Basierend auf der Analyse macht das LLM Ihnen passende Verbesserungsvorschläge. Zeitliche Ressourcen werden frei und können in andere Aufgaben investiert werden.
• Kontextuelles Verständnis: Ein LLM wurde dafür programmiert, um nicht nur die Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten zu verstehen, sondern auch, um Fragestellungen nachzuvollziehen und zu beantworten. Solche Modelle verfügen über ein gewisses kontextuelles Verständnis, das Sie für Ihre eigene Arbeit gezielt einsetzen können.

Nachteile von Large Language Models

Auch die möglichen Nachteile sollten Sie betrachten:

• Urheberrecht: Nach wie vor ungeklärt bleibt vor allem die Frage, ob die zahlreichen Datensätze überhaupt für das Training der verschiedenen LLM genutzt werden dürfen. Ein Problem, das mit dieser Fragestellung zusammenhängt, ist, ob die generierten Inhalte der KI eigenständige Werke oder Kopien sind.
• Datenschutz: Hinzukommen Aspekte des Datenschutzes und der Datensicherheit. Schließlich gelangen durch die Verwendung und das Training kontinuierlich neue Datensätze in das Large Language Model. Dazu zählen häufig Adressen, Namen und firmeninterne Informationen.
• Fehleranfälligkeit: Es kommt vor, dass ein LLM falsche Angaben macht, fehlerhafte Informationen liefert oder zu überraschenden Ergebnissen kommt, die für Sie nicht unbedingt logisch und nachvollziehbar sind. Dahinter können mit Fehlern behaftete oder unstrukturierte Datensätze stecken. Diese zu identifizieren und zu korrigieren, nimmt viel Zeit in Anspruch.

Welche Anwendungsmöglichkeiten gibt es für Large Language Models?

Ein LLM kann für viele verschiedene Aufgaben eingesetzt werden. Im Folgenden lernen Sie die häufigsten Möglichkeiten kennen:

• Analyse: Large Language Models erkennen basierend auf ihrem Training verschiedene Stimmungen und Absichten. Diese Fähigkeit können Sie für die Analyse von Texten verwenden, um die Motivation des Verfassers oder der Verfasserin leichter nachzuvollziehen.
• Chatbots: Diese Bots sind Ihnen sicherlich schon beim Online-Shopping oder auf einer Hilfeseite eines Unternehmens begegnet. Chatbots reagieren auf Ihre Fragen, solange diese leicht zu beantworten sind. Für komplexere Fragestellungen werden Sie bisher noch an ihre menschlichen Kollegen und Kolleginnen im Kundenservice weitergeleitet.
• Content Creation: Für die Erstellung von Inhalten wird ein LLM am häufigsten eingesetzt. Wenn Sie ein KI-Sprachmodell für diese Anwendung einsetzen, sollten Sie nicht den Faktencheck und die Überprüfung auf ein Plagiat vergessen. Nur so stellen Sie sicher, dass ein generierter Text Ihren Qualitätsansprüchen genügt.
• Inhaltsangabe: Wenn Ihre Recherche viele unterschiedliche Quellen und Texte ergibt, kann Ihnen ein LLM bei der Zusammenfassung der Informationen unter die Arme greifen.
• Ordnung: Einem Large Language Model ist es möglich, Texte nach Klassifizierungen oder Kategorien zu sortieren. Auf diese Weise erhalten Sie einen schnelleren Überblick über eine Vielzahl von Informationen.
• Umformulierung: Ein Sprachmodell mit Künstlicher Intelligenz kann nicht nur Texte generieren, zusammenfassen oder analysieren. Es kann Ihren Input auch umschreiben und Ihnen auf diesem Weg Verbesserungsvorschläge unterbreiten.

Large Language Models: Beispiele

Unter den folgenden Exemplaren finden sich mit Sicherheit KI-Sprachmodelle, die Sie selbst schon genutzt oder von denen Sie bereits in den Medien bereits gehört haben.

• Bert: Im Jahr 2018 entwickelte Google den Bidirectional Encoder Representation from Transformers – kurz BERT. Das KI-Sprachmodell versteht Wortbedeutungen.
• Dolly: Databricks stellte Dolly im Jahr 2021 vor. Dahinter steckt ein NLP-Tool, das frei verfügbar ist. Das Entwickler-Team benannte das Modell nach dem bekannten geklonten Schaf Dolly.
• ChatGPT: Das bekannteste KI-Sprachmodell stammt von OpenAI. Generative Pre-trained Transformer (GPT) gibt es in verschiedenen Varianten. GPT-2 wurde 2019 veröffentlicht. Die darauffolgenden Versionen GPT-3 und GPT-4 weisen deutlich höhere Parameterzahlen auf. ChatGPT-4 verfügt sogar über multimodale Fähigkeiten.
• Gopher: DeepMind stellte vor zwei Jahren Gopher vor. Ein Modell mit etwa 280 Milliarden Parametern.
• Bard: Der Chatbot Bard wurde von Google nach William Shakespeare, auch bekannt als “Bard von Avon”, benannt. Bard basierte ursprünglich auf dem Language Model for Dialog(ue) Applications (LaMDA), das vom Technologieunternehmen in 2022 entwickelt wurde. Seit Mai 2023 nutzt das KI-Sprachmodell das Pathways Language Model (PaLM).

Fazit: KI-Sprachmodelle bieten viele Möglichkeiten

Die Forschung hat die Weiterentwicklung von Large Language Models in den letzten Jahren vorangetrieben und dabei erstaunliche Ergebnisse erzielt. Mittlerweile können Sie LLM für die unterschiedlichsten Anwendungsmöglichkeiten nutzen. Wer diese Technologie bei sich im Unternehmen implementieren will, sollte sich nicht nur mit den Vorteilen, sondern auch mit den Risiken vertraut machen.

 

Titelbild: Andriy Onufriyenko / iStock / Getty Images Plus