Was ist ein LLM (Large Language Model)?

LLM steht für Large Language Model und wird auch als großes Sprachmodell bezeichnet. Es handelt sich um ein Sprachmodell, das aus einem künstlichen neuronalen Netzwerk mit Milliarden von Parametern besteht. Dies ist eine künstliche Intelligenztechnologie, die die Fähigkeit besitzt, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.

Hauptmerkmale von LLM

● Umfangreiche Textdaten lernen: Es funktioniert, indem es riesige Mengen an Textdaten wie Internetdokumente, Bücher und Artikel lernt.

● Verschiedene Aufgaben ausführen: Es kann verschiedene Aufgaben ausführen, wie z. B. Satzgenerierung, Antwortbereitstellung, Textzusammenfassung und Übersetzung.

● Menschliche Sprache verwenden: Es kann grammatikalisch und semantisch korrekte Sätze generieren, die denen von Menschen ähneln.

Kernkomponenten und Funktionsweise von LLM

Das große Sprachmodell (LLM) ist ein Kernbestandteil der KI-Chatbot-Technologie. Es wird durch selbstüberwachtes Lernen oder halbüberwachtes Lernen mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert und wird seit 2018 in verschiedenen Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt.

Die Funktionsweise von LLM basiert auf drei Kernkomponenten: Tokenisierung, Transformer-Modell und Prompt.

1. Tokenisierung

Die Tokenisierung ist ein zentraler Schritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie wandelt menschliche Sprache in eine Sequenz um, die von niedrigstufigen Maschinensystemen verstanden werden kann. Dazu gehört die Zuweisung numerischer Werte zu den Bestandteilen wie Wörtern und Sätzen und deren Codierung für eine schnelle Analyse. Dies ähnelt einer KI-Version der Phonetik. Ziel der Tokenisierung ist es, dass die KI die Struktur von Sätzen vorhersagen und Kontextvektoren für den Lernprozess erzeugen kann.

2. Transformer-Modell

Das Transformer-Modell ist ein neuronales Netzwerkmodell, das sequenzielle Daten analysiert, um vorherzusagen, welche Wörter mit hoher Wahrscheinlichkeit aufeinander folgen. Es besteht aus Schichten, die jeweils eine Analyse für jedes Wort durchführen, und verwendet einen Algorithmus, um die Kompatibilität zwischen Wörtern zu bestimmen. Dieses Modell lernt nicht die Sprache selbst, sondern versteht durch den Algorithmus die von Menschen geschriebenen Wörter und lernt den Standard-Schreibstil für bestimmte Themen.

3. Prompt

Ein Prompt sind die Informationen, die der Entwickler dem LLM zur Verfügung stellt, um die Informationsanalyse und Tokenisierung durchzuführen. Der Prompt dient als Trainingsdaten, die dem LLM helfen, in verschiedenen Anwendungsfällen korrekt zu funktionieren. Je genauer der Prompt ist, desto genauer kann das LLM das nächste Wort vorhersagen und Sätze bilden. Daher ist es für das effektive Lernen von Deep-Learning-KI sehr wichtig, den richtigen Prompt auszuwählen.

Anwendungsgebiete von LLM

● KI-Chatbots: Als Kerntechnologie von KI-Chatbots ermöglicht es eine natürliche Konversation mit Benutzern.

● Automatische Übersetzung: Es versteht die Bedeutung zwischen Sprachen genau und übersetzt sie, wodurch die Genauigkeit von automatischen Übersetzungssystemen erhöht wird.

● Textgenerierung: Es kann automatisch verschiedene Arten von Texten wie Nachrichtenartikel, Blogs und Romane generieren.

● Frage-Antwort-Systeme: Es kann genaue und hilfreiche Antworten auf Benutzerfragen liefern.

● Zusammenfassung: Es kann lange Texte verstehen und den Kerninhalt zusammenfassen und dem Benutzer zur Verfügung stellen.

● Code schreiben: Es kann Programmiersprachen verstehen und Code automatisch generieren.

Vorteile von LLM

● Sprachverarbeitungsfähigkeiten auf menschlichem Niveau: Es kann den Kontext verstehen und sinnvolle Texte generieren.

● Vielseitig einsetzbar: Es hat das Potenzial, in verschiedenen Bereichen eingesetzt zu werden.

● Lernfähigkeit: Es kann kontinuierlich lernen und sich verbessern.

Nachteile von LLM

● Hohe Rechenkosten: Für das Lernen und die Ausführung werden viele Rechenressourcen benötigt.

● Verzerrung: Es kann Verzerrungen widerspiegeln, die in den Trainingsdaten vorhanden sind.

● Ethische Probleme: Es kann ethische Probleme wie Fake News und Hate Speech verursachen.

Entwicklung und Zukunftsaussichten der LLM-Technologie

Die LLM-Technologie ist noch nicht perfekt, aber sie entwickelt sich schnell weiter. Es wird erwartet, dass sie sich in Zukunft zu einem noch ausgefeilteren System entwickeln wird, das eine Vielzahl von Aufgaben ausführen kann. Die Weiterentwicklung der LLM-Technologie wird voraussichtlich große Auswirkungen auf verschiedene Bereiche haben, wie z. B. KI-Chatbots, automatische Übersetzung und Textgenerierung.