Was ist ein großes Sprachmodell?

Mar 25, 2023

Ein Large Language Model (LLM) ist eine Art Modell der künstlichen Intelligenz, das darauf trainiert wurde, große Mengen geschriebener menschlicher Sprache zu erkennen und zu generieren.

Ein großes Sprachmodell (LLM) ist eine Art Modell der künstlichen Intelligenz, das durch Deep-Learning-Algorithmen darauf trainiert wurde, große Mengen geschriebener menschlicher Sprache und Textdaten zu erkennen, zu generieren, zu übersetzen und/oder zusammenzufassen. Große Sprachmodelle gehören heute zu den fortschrittlichsten und zugänglichsten NLP-Lösungen (Natural Language Processing).

Als eine Form der generativen KI können große Sprachmodelle nicht nur zur Bewertung vorhandener Texte verwendet werden, sondern auch zur Generierung von Originalinhalten auf der Grundlage von Benutzereingaben und -anfragen.

Lesen Sie weiter, um mehr über große Sprachmodelle, ihre Funktionsweise und ihren Vergleich mit anderen gängigen Formen der künstlichen Intelligenz zu erfahren.

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Ein großes Sprachmodell, auch LLM genannt, ist eine KI-Lösung, die Daten kontextbezogen nacheinander über spezielle neuronale Netze, sogenannte Transformatoren, lernen kann (weitere Informationen zu Transformatoren finden Sie weiter unten).

Durch transformatorbasiertes Training auf riesigen Trainingsdatensätzen können große Sprachmodelle schnell ihre eigenen menschlichen Sprachinhalte verstehen und mit der Generierung beginnen. In vielen Fällen werden große Sprachmodelle auch für Aufgaben wie das Zusammenfassen, Übersetzen und Vorhersagen der nächsten oder fehlenden Textsequenz verwendet.

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Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein größeres Gebiet der Theorie, Informatik und künstlichen Intelligenz, das sich auf die Entwicklung und Verbesserung von Maschinen konzentriert, die Datensätze natürlicher Sprache verstehen und interpretieren können.

Das große Sprachmodell ist eine spezifische Anwendung der Verarbeitung natürlicher Sprache, die über die Grundprinzipien der Textanalyse hinausgeht und fortschrittliche KI-Algorithmen und -Technologien verwendet, um glaubwürdigen menschlichen Text zu generieren und andere textbasierte Aufgaben zu erledigen.

Einfach ausgedrückt ist ein großes Sprachmodell eine größere Version eines Transformatormodells in Aktion. Ein Transformatormodell ist eine Art neuronale Netzwerkarchitektur, die ein Konzept namens Selbstaufmerksamkeit verwendet, um auf dem richtigen Weg zu bleiben und eine große Anzahl von Eingaben schnell und effizient in relevante Ausgaben umzuwandeln.

Durch diese Transformatormodellarchitektur werden große Sprachmodelle erstellt, die ihnen dabei helfen, sich auf große Mengen an Textdaten zu konzentrieren und diese zu verstehen.

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Große Sprachmodelle funktionieren durch den Einsatz spezialisierter neuronaler Netze, sogenannter Transformatormodelle.

Mit anderen Worten: Ein großes Sprachmodell ist eine Art neuronaler Netzwerkarchitektur, die sich hauptsächlich auf das Verstehen und Generieren ursprünglicher, menschlich klingender Inhalte konzentriert. Neuronale Netze sind fortschrittliche KI-Architekturen, die versuchen, das menschliche Gehirn nachzuahmen, um fortschrittlichere Ergebnisse zu unterstützen.

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Ein großes Sprachmodell ist eine Art generative KI, die sich darauf konzentriert, menschenähnlichen Text auf eine Weise zu generieren, die kontextuell sinnvoll ist. Generative KI wird oft zum Generieren von Text verwendet, aber die Technologie kann auch zum Generieren von Original-Audio, Bildern, Videos, synthetischen Daten, 3D-Modellen und anderen Nicht-Text-Ausgaben verwendet werden.

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GPT und BERT sind beide transformatorbasierte große Sprachmodelle, aber sie funktionieren auf unterschiedliche Weise.

GPT steht für Generative Pre-trained Transformer. Es handelt sich um ein autoregressives Sprachmodell, das OpenAI für Benutzer verwaltet, die menschenähnlichen Text generieren möchten. BERT steht für Bidirektionale Encoderdarstellungen von Transformatoren; Dabei handelt es sich um eine Sammlung bidirektionaler Sprachmodelle von Google, die vor allem für ihr hohes Maß an natürlicher Sprache und Kontextverständnis bekannt ist.

Da BERT auf einem Transformator-Encoder mit nur einem Encoder-Stack basiert, ist BERT so konzipiert, dass es alle seine Ausgänge auf einmal generiert und teilt. Im Gegensatz dazu ist GPT ein Transformator-Decoder mit nur einem Decoder-Stack, sodass einzelne Ausgänge basierend auf zuvor decodierten Ausgängen gemeinsam genutzt werden können. Dieser Unterschied bei den Transformatoren bedeutet, dass GPT-Modelle besser in der Lage sind, neuen, menschenähnlichen Text zu generieren, während BERT-Modelle bei Aufgaben wie Textklassifizierung und -zusammenfassung besser sind.

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Große Sprachmodelle funktionieren hauptsächlich durch ihre spezielle Transformatorarchitektur und umfangreiche Trainingsdatensätze.

Damit ein großes Sprachmodell funktioniert, muss es zunächst anhand großer Textdatenmengen trainiert werden, die Kontext, Beziehungen und Textmuster klar machen. Diese Daten können aus vielen Quellen stammen, etwa aus Websites, Büchern und historischen Aufzeichnungen; Wikipedia und GitHub sind zwei der größeren webbasierten Beispiele, die für das LLM-Training verwendet werden. Unabhängig von ihrer Herkunft müssen Trainingsdaten bereinigt und auf Qualität überprüft werden, bevor sie zum Training eines LLM verwendet werden.

Sobald die Daten bereinigt und für das Training vorbereitet wurden, ist es an der Zeit, sie zu tokenisieren oder zum leichteren Verständnis in kleinere Segmente aufzuteilen. Token können Wörter, Sonderzeichen, Präfixe, Suffixe und andere sprachliche Komponenten sein, die die kontextuelle Bedeutung klarer machen. Token beeinflussen auch den Aufmerksamkeitsmechanismus eines großen Sprachmodells oder seine Fähigkeit, sich schnell und vernünftig auf die relevantesten Teile des Eingabetextes zu konzentrieren, damit es entsprechende Ausgaben vorhersagen und/oder generieren kann.

Sobald ein großes Sprachmodell seine erste Schulung erhalten hat, kann es den Benutzern über verschiedene Formate, einschließlich Chatbots, bereitgestellt werden. Unternehmensanwender greifen jedoch hauptsächlich über APIs auf große Sprachmodelle zu, die es Entwicklern ermöglichen, LLM-Funktionalität in bestehende Anwendungen zu integrieren.

Der Prozess des Trainings großer Sprachmodelle erfolgt hauptsächlich durch unbeaufsichtigtes, halbüberwachtes oder selbstüberwachtes Lernen. LLMs können ihre internen Parameter anpassen und im Laufe der Zeit effektiv aus neuen Eingaben von Benutzern „lernen“.

Es gibt viele verschiedene Transformatorarchitekturen und -ziele, die die verschiedenen Arten großer Sprachmodelle beeinflussen. Obwohl es sich bei den unten aufgeführten Typen um die wichtigsten Typen handelt, die Sie sehen werden, bedenken Sie, dass sich viele dieser Typen in bestimmten Modellbeispielen überschneiden. BERT ist beispielsweise sowohl autoenkodierend als auch bidirektional.

Viele der größten Technologieunternehmen arbeiten heute mit einer Art großem Sprachmodell. Während einige dieser Modelle nur intern oder auf begrenzter Testbasis verwendet werden, werden Tools wie Google Bard und ChatGPT schnell allgemein verfügbar.

Große Sprachmodelle werden verwendet, um schnell menschenähnliche Inhalte zu interpretieren, zu kontextualisieren, zu übersetzen und/oder zu generieren. Aufgrund der transformatorbasierten neuronalen Netzwerkarchitektur und der umfangreichen Trainingssätze, auf denen sie basieren, sind große Sprachmodelle in der Lage, logische Textausgaben in nahezu jedem Maßstab für persönliche und berufliche Anwendungsfälle zu erstellen. Dies sind heute einige der häufigsten Zwecke für große Sprachmodelle:

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Obwohl das große Sprachmodell heute möglicherweise nicht der fortschrittlichste KI-Anwendungsfall ist, ist es einer der bekanntesten und am besten finanzierten und verbessert seine Fähigkeiten von Minute zu Minute.

Das große Sprachmodell ist auch eine der wenigen nützlichen Anwendungen von KI, auf die die breite Öffentlichkeit zugreifen kann, insbesondere durch kostenlose Forschungsvorschauen und Betas, wie sie für ChatGPT angeboten werden. Mit Blick auf die Zukunft – insbesondere wenn immer mehr KI-Anbieter ihre LLMs verfeinern und der Öffentlichkeit anbieten – ist damit zu rechnen, dass diese Tools an Features und Funktionen zunehmen und qualitativ hochwertigere Inhalte auf der Grundlage aktuellerer und umfassenderer Trainingsdaten generieren.

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