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Von durumis AI zusammengefasster Text
- LLMs sind eine KI-Technologie, die mit großen Textdaten trainiert wird und es ihr ermöglicht, Sprache wie ein Mensch zu verstehen und zu erzeugen. Sie werden in verschiedenen Bereichen wie Chatbots, Übersetzungen und Textgenerierung eingesetzt.
- Sie basieren auf den Kernkomponenten Tokenisierung, Transformer-Modellen und Prompts. Sie verfügen über Sprachverarbeitungsfähigkeiten, die denen des Menschen ähneln, haben aber auch Nachteile wie hohe Berechnungskosten, Verzerrungen und ethische Probleme.
- Die LLM-Technologie entwickelt sich rasant weiter und wird voraussichtlich einen großen Einfluss auf verschiedene Bereiche haben, Stand 30. Mai 2024.
LLM steht für Large Language Model und wird auch als großes Sprachmodell bezeichnet. Es handelt sich um ein Sprachmodell, das aus künstlichen neuronalen Netzen mit Milliarden von Parametern besteht. Es ist eine künstliche Intelligenztechnologie, die in der Lage ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
Hauptmerkmale von LLM
● Lernen einer riesigen Menge an Textdaten: Es funktioniert, indem es eine riesige Menge an Textdaten wie Internetdokumente, Bücher und Artikel lernt.
● Ausführen verschiedener Aufgaben: Es kann verschiedene Aufgaben ausführen, wie z. B. Satzgenerierung, Bereitstellung von Antworten, Textzusammenfassung und Übersetzung.
● Sprachgebrauch ähnlich dem Menschen: Es kann grammatikalisch und semantisch korrekte Sätze erzeugen, die denen von Menschen ähneln.
Schlüsselkomponenten und Funktionsweise von LLM
Große Sprachmodelle (LLM) sind die Kernkomponente der künstlichen Intelligenz-Chatbot-Technologie. Sie werden mit einer riesigen Menge an Textdaten durch selbstüberwachtes oder halbüberwachtes Lernen trainiert und werden seit 2018 in verschiedenen Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt.
Die Funktionsweise von LLM basiert auf drei Schlüsselkomponenten: Tokenisierung, Transformer-Modell und Prompts.
1. Tokenisierung
Die Tokenisierung ist ein zentraler Prozess in der Verarbeitung natürlicher Sprache, bei dem menschliche Sprache in Sequenzen umgewandelt wird, die von Low-Level-Maschinensystemen verstanden werden können. Dies beinhaltet das Zuordnen von numerischen Werten zu Komponenten wie Wörtern, Sätzen usw. und das Kodieren dieser Werte für eine schnellere Analyse. Dies ähnelt der AI-Version der Phonetik. Ziel der Tokenisierung ist es, dass künstliche Intelligenz die Struktur von Sätzen vorhersagt und Kontextvektoren für den Lernprozess erzeugt.
2. Transformer-Modell
Das Transformer-Modell ist ein neuronales Netzwerkmodell, das sequenzielle Daten analysiert, um vorherzusagen, welche Wörter wahrscheinlich aufeinanderfolgen. Es besteht aus Schichten, die Analysen für jedes Wort durchführen, und verwendet Algorithmen, um die Kompatibilität zwischen Wörtern zu bestimmen. Dieses Modell lernt nicht die Sprache selbst, sondern versteht durch Algorithmen die von Menschen geschriebenen Wörter und lernt standardmäßige Schreibstile für bestimmte Themen.
3. Prompts
Prompts sind Informationen, die von Entwicklern an LLM bereitgestellt werden, um Informationsanalyse- und Tokenisierungsaufgaben auszuführen. Prompts dienen als Trainingsdaten, die LLM helfen, in verschiedenen Anwendungsfällen präzise zu funktionieren. Je genauer die Prompts sind, desto präziser kann LLM das nächste Wort vorhersagen und Sätze erstellen. Daher ist es für effektives Lernen von Deep-Learning-KI entscheidend, die richtigen Prompts auszuwählen.
Anwendungsbereiche von LLM
● Künstliche Intelligenz-Chatbots: Als Kerntechnologie von künstlichen Intelligenz-Chatbots ermöglicht sie natürliche Gespräche mit Benutzern.
● Automatische Übersetzung: Durch präzises Verstehen und Übersetzen von Bedeutungen zwischen Sprachen wird die Genauigkeit von automatischen Übersetzungssystemen erhöht.
● Textgenerierung: Es kann automatisch Texte in verschiedenen Formaten wie Nachrichtenartikeln, Blogs und Romanen generieren.
● Fragen und Antworten: Es kann genaue und hilfreiche Antworten auf Benutzerfragen liefern.
● Zusammenfassung: Es kann lange Texte verstehen und deren Kernaussagen für Benutzer zusammenfassen.
● Code-Erstellung: Es kann Programmiersprachen verstehen und automatisch Code generieren.
Vorteile von LLM
● Sprachverarbeitungsfähigkeiten auf menschlichem Niveau: Es kann den Kontext verstehen und sinnvolle Texte generieren.
● Einsatz in verschiedenen Aufgaben: Es hat das Potenzial, in verschiedenen Bereichen eingesetzt zu werden.
● Lernfähigkeit: Es kann kontinuierlich lernen und sich verbessern.
Nachteile von LLM
● Hohe Berechnungskosten: Für das Training und die Ausführung werden erhebliche Rechenressourcen benötigt.
● Voreingenommenheit: Es kann Verzerrungen widerspiegeln, die in den Trainingsdaten vorhanden sind.
● Ethische Probleme: Es kann zu ethischen Problemen wie Fake News, Hassreden usw. führen.
Entwicklung der LLM-Technologie und Zukunftsaussichten
Die LLM-Technologie ist zwar noch nicht perfekt, entwickelt sich aber rasant weiter. Es wird erwartet, dass sie in Zukunft noch präziser und in der Lage sein wird, eine größere Bandbreite an Aufgaben zu erledigen. Die Weiterentwicklung der LLM-Technologie wird voraussichtlich einen großen Einfluss auf verschiedene Bereiche wie künstliche Intelligenz-Chatbots, automatische Übersetzung und Textgenerierung haben.
