Definition eines großen Sprachmodells

Im Bereich der künstlichen Intelligenz sind LLMs eine spezielle Untergruppe des Machine Learning. Diese als Deep Learning bezeichnete Technologie nutzt Algorithmen, die mit großen Datensätzen trainiert wurden, um komplexe Muster zu erkennen. LLMs lernen, indem sie mit riesigen Textmengen trainiert werden. Auf der grundlegenden Ebene lernen sie, auf Benutzeranfragen mit relevanten, kontextbezogenen Inhalten zu reagieren, die in menschlicher Sprache verfasst sind – also mit Wörtern und einer Syntax, die Menschen in normalen Gesprächen verwenden.

In welcher Beziehung stehen große Sprachmodelle und KI zueinander?

Künstliche Intelligenz können Sie sich wie eine Pyramide vorstellen, wobei KI die Basistechnologie auf der untersten Ebene darstellt. Die nächsten Ebenen sind Machine Learning, Deep Learning, neuronale Netze und generative KI, gefolgt von Basismodellen und schließlich großen Sprachmodellen auf den beiden obersten Ebenen. LLMs sind eine hochentwickelte Unterkategorie der KI mit Fokus auf dem Verstehen, Vorhersagen und Generieren von menschenähnlichen Texten.

Anwendungen für große Sprachmodelle

LLMs sind eine wichtige Komponente der generativen KI und damit leistungsstarke Tools für eine Reihe von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung, darunter:

• Suchen, Übersetzen und Zusammenfassen von Texten
• Beantwortung von Fragen
• Erstellung neuer Inhalte, einschließlich Text, Bilder, Musik und Softwarecode

Aber es ist die Fähigkeit von LLMs, Informationen zu kombinieren, Daten zu analysieren und Trends zu erkennen, die es LLMs ermöglicht, sich über die reine Texterstellung hinaus an spezifische Anwendungsfälle anzupassen. Ihre wachsenden Fähigkeiten umfassen ein breites Spektrum an Bereichen, Rollen und Aufgaben – von der Gensequenzierung bis zur Arzneimittelentwicklung, von der Codegenerierung bis zur Roboterprogrammierung, von der Anlageberatung bis zur Betrugsaufdeckung. Sogar in der Landwirtschaft, im Einzelhandel und im Personalwesen lassen sich LLMs nutzbringend einsetzen.

Wie funktionieren große Sprachmodelle?

LLMs funktionieren mithilfe neuronaler Netzwerke – Rechenmodellen mit Knoten, die wie die Neuronen in einem Gehirn miteinander verbunden sind. Diese Struktur ermöglicht eine schnelle, parallele Verarbeitung von Signalen und verbessert die Mustererkennung und das Deep Learning.

Der eigentliche bahnbrechende Aspekt von LLMs liegt jedoch in ihrer transformatorischen Architektur und den Selbstaufmerksamkeitsmechanismen, die es den Modellen ermöglichen, die Bedeutung verschiedener Teile der Eingabedaten zu gewichten. Damit können LLMs eine Sequenz dessen vorhersagen, was als Nächstes kommen müsste, ähnlich wie eine Autovervollständigungsfunktion. LLMs durchforsten bei ihrer semantischen Analyse Milliarden oder sogar Billionen von Datenparametern, um ein Verständnis für die Bedeutung von Wörtern in ihrem spezifischen Kontext zu entwickeln.

Mit der Zeit lernen Deep-Learning-Algorithmen, nicht nur das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen, sondern auch den nächsten Absatz und manchmal sogar den nächsten Abschnitt. Auf diese Weise überbrückt ein LLM die Lücke zwischen der zugrunde liegenden Datenstruktur und den Kerngeschäftskonzepten, die es benötigt, um relevante Inhalte zu generieren.

Wie werden große Sprachmodelle trainiert?

Unabhängig davon, ob das Modell in den Bereichen Life Sciences, Marketing, Finanzdienstleistungen oder in einem anderen Umfeld eingesetzt wird, müssen LLMs die Regeln einer Sprache und eines Fachgebiets lernen – komplexe Muster entschlüsseln, um ein tiefes Verständnis von Grammatik, Semantik und Prozessen zu erlangen, sodass sie kontextgenaue Antworten geben können.

Trainingsdaten für LLMs

Zunächst werden LLMs mit riesigen Mengen an Textdaten aus einer Vielzahl von Quellen gefüttert. Dieses Training umfasst die Verarbeitung von Milliarden von Wörtern aus Büchern, Artikeln, Websites und anderen textreichen Umgebungen. Die Vielfalt und Größe des Datensatzes sind entscheidend für eine adäquate Lernbasis des Modells.

LLM-Trainingsprozess

Diese erste Trainingsphase wird von Menschen überwacht, die das Modell mit Gesprächen und anderen Texten zum Einlesen versorgen. Die zweite Phase ist ein Verstärkungstraining, das auf menschlichem Feedback basiert, indem die Antworten des Modells bewertet werden. Das Modell wird dann in mehreren Iterationen trainiert, darunter auch unüberwachtes Lernen, bei dem das Modell mit Text konfrontiert wird und lernt, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, um Teile davon vorherzusagen – ohne explizite Anweisungen.

Feinabstimmung nach dem LLM-Training

Nach dem Training mit einem generischen Datensatz kann ein LLM mithilfe eines Prozesses namens Modellinferenz genauer auf bestimmte Umgebungen zugeschnitten werden, sogar auf Unternehmensebene. Ein Modell, das mit realen, branchenrelevanten und unternehmensspezifischen Daten trainiert wurde – von unstrukturierten Inhalten wie Datenbanken über Kundengespräche und Support-Tickets bis hin zu Verträgen –, nutzt die während des Vortrainings und der Feinabstimmung erlernten Sprachmuster und Kenntnisse, um die neuen Eingaben zu analysieren. Dadurch kann es effektiver und natürlicher mit Benutzern interagieren, für bestimmte Anwendungen und Anwendungsfälle optimiert werden und die Nuancen unterschiedlicher Geschäftskontexte und Terminologien verstehen.

Beispielsweise könnten domänenspezifische LLMs speziell mit medizinischen, wissenschaftlichen oder rechtlichen Daten trainiert werden, während proprietäre LLMs aus Wettbewerbs- und Sicherheitsgründen mit den privaten Daten eines Unternehmens trainiert werden könnten.

Eine Best Practice zur Aufrechterhaltung der Modellleistung besteht darin, die Trainingsdaten schrittweise zu aktualisieren, indem beispielsweise neue Produktbeschreibungen und Richtliniendokumente ergänzt werden, um das LLM so kontinuierlich für einen maximalen Geschäftswert zu optimieren.

Erforderliche Ressourcen für das Training eines LLM

• Rechenleistungsanforderungen: Das Training eines robusten großen Sprachmodells erfordert erhebliche Rechenressourcen. Dazu gehören leistungsstarke Prozessoren (sowohl für Rechen- als auch für Grafikaufgaben), viel Arbeitsspeicher und je nach Größe und Komplexität des Modells erhebliche Cloud-Ressourcen.
• Zeitaufwand: Das Training eines großen Sprachmodells ist ein schrittweiser Prozess. Es braucht Zeit, um das Modell mit den richtigen Datensätzen zu füttern, anzupassen und erneut zu trainieren.

Einer der größten Vorteile von LLMs besteht darin, dass sie im Laufe der Zeit lernen und sich verbessern können, sich an verschiedene Anwendungsfälle anpassen und auf sich ändernde Geschäftsanforderungen reagieren können. Vom Grundlagentraining bis hin zu fortgeschrittenen, kontextbezogenen Funktionen geht es bei jedem Schritt darum, das LLM weiterzuentwickeln, damit es besser auf die individuellen Anforderungen des jeweiligen Unternehmens abgestimmt und effektiver ist.

Welche Anwendungsfälle gibt es für große Sprachmodelle in Unternehmen?

LLMs erweisen sich als so vielseitig, dass im Grunde jede Branche in jeder Phase von deren Implementierung in einer wachsenden Anzahl von Geschäftsprozessen profitieren kann. Dies gilt umso mehr, als dass es neue maßgeschneiderte, miteinander verbundene LLM-Tools immer mehr Unternehmen ermöglichen, Funktionen der generativen KI einzuführen und zu monetarisieren.

Mit der Weiterentwicklung der Technologie gehen LLMs über reine Textanwendungen hinaus. Nachdem generative KI anhand unzähliger Datenquellen neue Texte, Audiodateien, Bilder oder Videos erstellt hat, verfügt ein trainiertes und abgestimmtes LLM über das Verständnis, um diese generierten KI-Ergebnisse in einen geschäftlichen Kontext zu bringen.

LLMs können die Leistungsfähigkeit generativer KI erweitern und verstärken, sodass diese noch vorausschauender, anpassungsfähiger und intelligenter wird. Einige LLMs können bei komplexeren Aufgaben mit anderen KI-Modellen zusammenarbeiten und so Unternehmen dabei helfen, Abläufe zu optimieren, Entscheidungsprozesse zu verbessern oder interaktivere und stärker personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen.

Da in rasantem Tempo so viele neue Anwendungen auf den Markt kommen, gibt es viele spannende Möglichkeiten für die Zukunft von KI und LLMs im Unternehmen.

Die gängigsten LLM-Funktionen im Unternehmen

Da sie es Benutzern ermöglichen, kohärente, kontextgerechte Sätze und Absätze als Antwort auf eine bestimmte Eingabe zu generieren, können LLMs viele Geschäftsaufgaben automatisieren:

• Zusammenfassung von Texten
• Übersetzung
• Generierung von Text und Bildern
• Codeerstellung und Fehlerbehebung
• Websuche
• Kundenservice und Stimmungsanalyse
• Virtuelle Assistenten/Chatbots
• Klassifizierung von Texten/Dokumenten
• Automatisierte Prüfung und Freigabe von Dokumenten
• Wissensdatenbank-Antworten
• Copywriting und Verfassen technischer Dokumentation

LLM-Anwendungsfälle für die technische Kommunikation

LLMs können Verfassern von technischer Dokumentation wertvolle Unterstützung bieten, insbesondere bei mühsamen, sich wiederholenden Aufgaben und der Qualitätssicherung. So bleibt mehr Zeit für strategisch wertvollere Tätigkeiten, die menschliches Fingerspitzengefühl erfordern.

• Automatisieren den Prozess der Erstellung von Berichten, Zusammenfassungen und anderen technischen Dokumenten
• Geben Echtzeit-Feedback beim Schreiben
• Schulen darin, den Kontext schriftlicher Texte zu verstehen und die Genauigkeit und Effizienz der technischen Kommunikation zu verbessern
• Liefern Einblicke und Analysen zur technischen Kommunikation, um Trends und Muster zu erkennen und die Qualität zu verbessern
• Analysieren Kundenfeedback und Support-Tickets, um Einblicke in die Bedürfnisse der Kunden zu gewinnen und die Produktdokumentation und Supportmaterialien zu verbessern

LLM-Anwendungsfälle für den Außendienst

Vor Ort können Technikkräfte einen Bot fragen, wie sie ein bestimmtes Equipment reparieren können. Nach der Durchsicht der Daten könnte der Bot LLM-generierte Anweisungen in natürlicher Sprache bereitstellen und so einen schnellen Zugriff auf Expertenwissen ermöglichen.

LLM-Anwendungsfälle für das Supply Chain Management

Im Supply Chain Management können LLMs beispielsweise eine bisher unerreichte Effizienz und zukunftsorientierte Agilität schaffen:

• Vorhersage von Störungen
• Optimierung von Routen
• Entwicklung von Resilienzstrategien
• Verbesserung der Prognosegenauigkeit
• Treffen von Entscheidungen in Echtzeit

Wichtige Branchen und Geschäftsbereiche, die LLMs nutzen

• Landwirtschaft
• Kundenservice und Außendienst
• Erziehung und Unterricht
• Behörden
• Finanzen und Versicherung
• Gesundheitswesen und pharmazeutische Industrie
• Personalwesen
• Rechtswesen
• Medien und technische Inhalte
• Einzelhandel und E-Commerce
• Vertrieb, Marketing und Werbung
• Versorgungswirtschaft

Wie werden große Sprachmodelle in Unternehmen eingesetzt?

In einer Produktivumgebung werden LLMs in der Regel in einer Software-as-a-Service-Konfiguration (SaaS) eingesetzt, wo sie in der Cloud trainiert und gehostet und direkt in Anwendungen, Produkte oder Services integriert werden. Unternehmen können ihre individuellen Daten direkt in das KI-Modell eingeben und erhalten maßgeschneiderte Antworten oder Prognosen, ohne sich mit der Entwicklung und dem Training eines KI-Modells auseinandersetzen zu müssen.

Schritte zur Integration von LLMs in Geschäftsanwendungen

• Ideenfindungsphase: Entwicklungskräfte und Geschäftsstrategen führen Brainstormings durch, um potenzielle Anwendungsfälle für LLMs zu identifizieren.
• Validierungsphase: Es werden strenge Testumgebungen geschaffen, um das Potenzial des LLM zu bewerten, wobei alles von der Leistung über die Compliance bis hin zu ethischen Überlegungen auf den Prüfstand kommt.
• Realisierungsphase: Erfolgreiche Sprachmodelle werden in bestehende Systeme integriert; dabei werden bestehende Workflows verbessert, anstatt sie zu neu zu erfinden.
• Operative Phase: Die implementierten Modelle werden anhand von Kundenfeedback und kontinuierlichen Verbesserungen verwaltet und optimiert.

Vorteile großer Sprachmodelle

LLMs bieten eine Reihe von allgemeinen geschäftlichen Vorteilen, unabhängig von bestimmten Branchen oder Anwendungsfällen:

• Effizienz: LLMs können die Effizienz von Prozessen erheblich verbessern, weil sie natürliche Sprache verstehen und in großem Umfang verarbeiten können.
• Kostenreduzierung: Mit LLMs können unter anderem Aufgaben wie Kundensupport und Datenanalyse automatisiert werden, wodurch die Betriebskosten sinken.
• Datenanalyse: LLMs können riesige Datenmengen schneller und effektiver analysieren und interpretieren, als dies Menschen möglich ist, und liefern Unternehmen so wertvolle Erkenntnisse.
• Verbessertes Kundenerlebnis: LLM-basierte Anwendungen können die Interaktion mit Kunden verbessern, indem sie personalisierte Unterstützung und Echtzeit-Antworten bieten.
• Skalierbarkeit: LLMs können aufgrund ihrer Deep-Learning-Fähigkeiten immer größere Arbeitsmengen bewältigen.

Herausforderungen großer Sprachmodelle

Trotz ihrer vielen Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten bringen LLMs eine Reihe von Herausforderungen mit sich, die es zu berücksichtigen gilt:

• Datenschutzbedenken: LLMs verarbeiten große Mengen an Textdaten. Wenn dem Modell sensible oder personenbezogene Daten zur Verfügung stehen, sollten Systeme vorhanden sein, um deren Vertraulichkeit und Anonymität zu gewährleisten.
• Ethische Bedenken hinsichtlich Voreingenommenheit und Fairness: LLMs werden mit riesigen Datenmengen aus vielen Quellen trainiert, sodass sie möglicherweise die in diesen Datensätzen vorhandenen Voreingenommenheiten widerspiegeln und reproduzieren.
• Fehlinterpretation von Daten oder Halluzinationen: LLMs können Sprache zwar verstehen, aber nicht auf dieselbe Weise wie Menschen. Sie können Fehler machen und Daten falsch interpretieren, was zu potenziellen Problemen wie falschen Aussagen führen kann. LLMs zeigen mitunter auch ein Phänomen, das als Halluzination bezeichnet wird: Das KI-Tool erkennt ein Muster, das gar nicht vorhanden ist, was zu ungenauen oder völlig inkohärenten Antworten führt.
• Geschäftsabhängigkeit und Kontinuität: Eine übermäßige Abhängigkeit von LLMs kann ein Unternehmen anfällig machen, wenn das System ausfällt oder ungenaue Ergebnisse liefert.
• Technische Komplexität: Die Implementierung, Feinabstimmung und Wartung von LLMs erfordert technisches Fachwissen und Ressourcen. Missmanagement kann zu unerwarteten Problemen und Kosten führen.

FAQs

Wofür steht LLM?

LLM steht für „Large Language Model“ (großes Sprachmodell) – eine Form von Machine-Learning-/Deep-Learning-Modell, das eine Vielzahl von Aufgaben im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) und Analyse ausführen kann, darunter die Übersetzung, Klassifizierung und Generierung von Texten, die Beantwortung von Fragen im Rahmen einer Unterhaltung und die Identifizierung von Datenmustern.

Worin besteht der Unterschied zwischen LLMs und KI?

KI können Sie sich wie eine Reihe konzentrischer Kreise vorstellen, wobei die KI als übergeordnete Technologie im Zentrum steht. Der nächste Kreis ist Machine Learning, dann Deep Learning, neuronale Netzwerke und generative KI, gefolgt von Basismodellen und großen Sprachmodellen. LLMs sind eine hochentwickelte Unterkategorie von KI mit Fokus auf dem Verstehen, Vorhersagen und Generieren von menschenähnlichen Texten.

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