Large Language Model (LLM)

Eine neue Ära der Künstlichen Intelligenz (KI) hat begonnen, die von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) angeführt wird. Diese bahnbrechenden Modelle sind das Herzstück vieler Anwendungen, die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) basieren, und haben in der Welt der KI große Wellen geschlagen. Aber was genau sind LLMs und warum sind sie so revolutionär?

Ein LLM ist ein maschinelles Lernmodell, das darauf abzielt, menschenähnlichen Text zu erzeugen. Es wird mit einer enormen Menge an Textdaten trainiert, die aus Webseiten, Büchern, Artikeln und vielen anderen Quellen stammen. Nach diesem intensiven Training sind LLMs in der Lage, komplexe Sprachmuster zu lernen und zu verstehen und menschenähnlichen Text in einer Weise zu produzieren, die in der Geschichte der KI beispiellos ist.

Das vielleicht bekannteste Beispiel eines LLM ist GPT-4, ein Modell von OpenAI. Mit seinen 100 Billionen Neuronen und seiner Fähigkeit, erstaunlich kohärenten und relevanten Text zu erzeugen, hat GPT-4 die Grenzen dessen, was wir von KI erwarten können, neu definiert.

Die Bedeutung von LLMs geht weit über die reine Textgenerierung hinaus. Diese Modelle sind in der Lage, Aufgaben in einer Vielzahl von Anwendungsfällen zu bewältigen, von Kundendienstrobotern und personalisierten Lernhilfen bis hin zu fortgeschrittenen Forschungswerkzeugen. Sie sind in der Lage, menschenähnliche Interaktionen zu erzeugen, was ihre Anwendung in sozialen und geschäftlichen Szenarien revolutioniert.

Ein Schlüsselaspekt, der die Fähigkeiten von LLMs hervorhebt, ist ihre Flexibilität. Im Gegensatz zu vielen herkömmlichen KI-Systemen, die für spezifische Aufgaben entwickelt und trainiert werden, sind LLMs generische Modelle. Das bedeutet, dass sie eine Vielzahl von Aufgaben bewältigen können, ohne für jede einzelne Aufgabe neu trainiert werden zu müssen.

Trotz ihrer beeindruckenden Leistungsfähigkeit sind LLMs nicht ohne Herausforderungen. Sie benötigen enorme Mengen an Rechenleistung und Daten, um effektiv trainiert werden zu können. Darüber hinaus erfordert ihr „Black-Box“-Charakter – d.h. die Tatsache, dass es oft schwierig zu verstehen ist, warum sie bestimmte Entscheidungen treffen – eine sorgfältige Kontrolle und Verwaltung, um sicherzustellen, dass sie ethisch und verantwortungsvoll eingesetzt werden.

Es gibt auch das Problem der Verzerrung. Da LLMs auf realen Textdaten trainiert werden, können sie Verzerrungen und Vorurteile übernehmen, die in diesen Daten enthalten sind. Dies ist ein aktives Forschungsgebiet, und Wissenschaftler auf der ganzen Welt arbeiten daran, Wege zu finden, diese Verzerrungen zu erkennen und zu reduzieren.

Trotz dieser Herausforderungen sind die Möglichkeiten, die LLMs bieten, wirklich aufregend. Sie ermöglichen eine neue Generation von KI-Anwendungen, die menschenähnliche Interaktionen in bisher undenkbarer Weise bieten. Und obwohl wir erst am Anfang dieses neuen Zeitalters stehen, ist eines klar: LLMs werden die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren, grundlegend verändern.

Diese LLMs verschiedener Anbieter sind aktuell (Juni 2023) am populärsten

1. GPT-4 (Generative Pretrained Transformer 4) von OpenAI: Mit 1,76 Billionen Neuronen ist GPT-4 das größte derzeit bekannte LLM und hat bemerkenswerte Fähigkeiten zur Textgenerierung und Aufgabenlösung gezeigt.
2. Turing-NLG von Microsoft: Mit 17 Milliarden Neuronen ist Turing-NLG ein mächtiges LLM, das für verschiedene Textgenerierungs- und Textverstehensaufgaben eingesetzt wird.
3. Turing-NLG von Microsoft(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) von Google: Obwohl BERT mit 340 Millionen Neuronen kleiner ist als GPT-4 und Turing-NLG, hat es aufgrund seiner bidirektionalen Trainingsmethode, die es ermöglicht, den Kontext von Wörtern besser zu verstehen, eine hohe Leistung in einer Vielzahl von NLP-Aufgaben erbracht.
4. LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) ist ein Sprach-KI-Modell, das von Google entwickelt wurde. Es wurde im Mai 2021 auf der jährlichen Google I/O-Konferenz vorgestellt.
5. PaLM (Pathways Language Model) von Google aus dem Jahr 2022 mit 540 Milliarden Parametern.
6. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) von Google aus dem Jahr 2018 mit 340 Millionen Parametern.
7. DistilBERT: Eine leichtere und schnellere Version von BERT, die durch das „Distilling“ des BERT-Modells erzeugt wurde, um die wichtigsten Informationen zu behalten und dabei die Modellgröße zu reduzieren.70 Milliarden Parametern und wurde auf 2 Trillionen Token trainiert
8. Llama 2 von Meta: Large Language Model Meta AI (2023) ist ein auto-regressives Sprachmodell, das eine optimierte Transformerarchitektur verwendet. Vollständig Open-Source und auch kommerziell verwendbar, beinhaltet 70 Milliarden Parametern und wurde auf über 2 Trillionen Token trainiert.
9. ELECTRA von Google: Im Gegensatz zu BERT, der auf „Masked Language Modeling“ trainiert wird, verwendet ELECTRA ein neues Trainingsschema namens „Replaced Token Detection“, das effizienter ist und zu einer besseren Leistung führt.

Stärken und Risiken von LLMs