Große Sprachmodelle: Was sind sie und wie funktionieren sie?

Möchten Sie große Sprachmodelle verstehen? Entdecken Sie hier ihre Kraft und Anwendungen. Erfahren Sie, was LLMs sind, wie sie funktionieren und welche Auswirkungen sie auf Gesellschaft und Unternehmen haben.

Die Begriffe LLM oder „Large Language Model“ werden heutzutage immer häufiger verwendet. Die meisten Menschen wissen, dass sie verbunden sind künstliche Intelligenz, aber das ist es auch schon.

Viele der heutigen leistungsstarken künstlichen Intelligenzsysteme – von ChatGPT von OpenAI bis BERT von Google – basieren auf großen Sprachmodellen, die übrigens auch die Quelle ihrer Leistungsfähigkeit sind. Aber was unterscheidet diese LLMs von anderen Technologien der künstlichen Intelligenz vor ihnen?

Große Sprachmodelle sind, wie der Name schon sagt, sehr groß. Dabei handelt es sich um KI-Systeme, die mit übermäßig großen Datenmengen trainiert werden, was sie im Umgang mit menschlichen Sprachen sehr effizient macht. In diesem Beitrag wird erklärt, wie.

Was sind große Sprachmodelle?

Große Sprachmodelle sind eine Art künstliches Intelligenzsystem, das darauf trainiert ist, Text oder andere Inhalte zu erkennen, zu replizieren, vorherzusagen und zu manipulieren. Moderne große Sprachmodelle bestehen aus neuronalen KI-Netzen mit Milliarden oder mehr Parametern und werden oft mit Petabytes an Daten trainiert.

Ein großes Sprachmodell kann viele Dinge verstehen, wie ein Mensch es tun würde, wenn auch nicht alles. Allerdings kann ein großes Sprachmodell im Gegensatz zu den meisten Menschen über ein umfassenderes Wissen über fast alles verfügen, sodass es wie ein... aussieht allwissender Computer.

Aufgrund der großen Menge digitaler Informationen im Internet und der geringeren Kosten sind heute große Sprachmodelle möglich Computingund die Steigerung der Rechenleistung sowohl von CPUs als auch von GPU-Parallelprozessoren.

Wie funktionieren große Sprachmodelle?

Oberflächlich betrachtet ist ein großes Sprachmodell wie z ChatGPT ist einfach zu bedienen. Sie müssen lediglich einen Text eingeben und schon wird darauf geantwortet – von Fragen bis hin zu Anfragen aller Art.

Unter der Oberfläche steckt jedoch noch viel mehr, um die scheinbar mühelosen Ergebnisse zu erzielen, für die große Sprachmodelle bekannt sind. Beispielsweise muss das System zunächst erstellt, trainiert und feinabgestimmt werden, um die Art von ChatGPT-Ergebnissen zu erzeugen.

Hier ein kurzer Blick auf die verschiedenen Prozesse, die große Sprachmodelle ermöglichen.

  • Design: Das Design eines großen Sprachmodells bestimmt, wie es funktioniert, welche Algorithmen und Trainingsmethoden verwendet werden sollen, sowie den Zeit- und Kostenaufwand für die gesamte Schulung und Wartung.
  • Transformatoren: Die meisten großen Sprachmodelle werden mit dem Transformer-Deep-Learning-Modell erstellt. Transformer sind hilfreich, weil sie über einen Selbstaufmerksamkeitsmechanismus verfügen, der sie kontextbewusster macht und daher im Vergleich zu älteren Modellen weniger Einarbeitungszeit erfordert.
  • Vorschulung und Daten: Von Wikipedia bis hin zu großen Datenbanken und anderen einzigartigen Datenquellen: Die Quantität und Qualität der beim Training eines großen Sprachmodells verwendeten Daten bestimmen dessen Ausgabefähigkeiten. Durch das Vortraining erhält ein großes Sprachmodell die grundlegenden Informationen, die es benötigt, um geschriebenen Text, Sprache, Kontext usw. zu verstehen. Die meisten LLM-Vorschulungen werden mit unbeschrifteten Daten entweder im halbüberwachten oder im selbstüberwachten Lernmodus durchgeführt.
  • Feintuning: Nach der Vorschulungsphase eines LLM besteht der nächste Schritt normalerweise in der domänenspezifischen Feinabstimmung, um daraus ein nützlicheres Werkzeug für bestimmte Zwecke wie Chatten, Geschäftsrecherchen, Code-Vervollständigung usw. zu machen. In dieser Phase werden Tools wie GitHub Copilot und ChatGPT von OpenAI entwickelt.

Große Sprachmodelle und Softwaretools

Ein großes Sprachmodell kann auch eine Verbindung zu anderen Softwaresystemen oder Plattformen herstellen Plugins und API-Integration. Dies ermöglicht es dem LLM, reale Aktivitäten durchzuführen, wie z. B. das Überprüfen der Uhrzeit, das Durchführen von Rechnen, das Surfen im Internet und die Interaktion mit Web-Apps über Plattformen wie Zapier.

Dies ist ein sich derzeit entwickelndes Gebiet und die Möglichkeiten sind enorm. Sie müssen beispielsweise nur die Anweisungen geben, und der LLM kann für Sie im Internet nach Informationen suchen, Reservierungen vornehmen, aktuelle Nachrichten im Auge behalten, Ihre Einkäufe erledigen und so weiter.

LLM-Begriffe und -Kennzeichnungen

Es gibt keine spezifische Methode für die Entwicklung eines großen Sprachmodells, sodass Entwicklergruppen am Ende unterschiedliche Modelle haben, die leicht unterschiedliche Ansätze verwenden, um ähnliche Ziele zu erreichen. Diese Situation hat zu unterschiedlichen Bezeichnungen geführt, die versuchen zu beschreiben, wie jedes Modell funktioniert. Im Folgenden finden Sie einige dieser Begriffe und ihre Bedeutung.

  • Zero-Shot-Modell: Ein vorab trainiertes großes Sprachmodell, das über seinen grundlegenden Trainingssatz hinaus Klassifizierungen vornehmen und ziemlich genaue Ergebnisse für den allgemeinen Gebrauch liefern kann.
  • Fein abgestimmtes Modell: Ein domänenspezifisches Modell.
  • Das multimodale Modell: Kann andere Medientypen als Text verstehen und produzieren, z. B. Bilder.
  • GPT: Generativer vorab trainierter Transformator.
  • T5: Text-zu-Text-Übertragungstransformator.
  • BART: Bidirektionaler und autoregressiver Transformator.
  • BERT: Bidirektionale Encoder-Darstellungen von Transformatoren.
  • Roberta: Robust optimierter BERT-Ansatz.
  • CTRL: Bedingtes Transformer-Sprachmodell.
  • Lama: Große Sprachmodell-Meta-KI.
  • Turing NLG: Erzeugung natürlicher Sprache.
  • DieMDA: Sprachmodelle für Dialoganwendungen.
  • ELEKTRA: Effizientes Erlernen eines Encoders, der Token-Ersetzungen genau klassifiziert.

Anwendungen großer Sprachmodelle

Große Sprachmodelle können in vielen Bereichen für Wirtschaft, Entwicklung und Forschung sinnvoll eingesetzt werden. Die wirklichen Vorteile ergeben sich erst nach der Feinabstimmung, die ganz davon abhängt, wofür das Modell konzipiert ist. Hier sind ihre vielfältigen Einsatzgebiete.

  1. Sprachübersetzungsdienste: Große Sprachmodelle funktionieren gut mit mehreren Sprachen. Sie können einfache Sätze in Computercode übersetzen oder sogar mehrere Übersetzungen in die menschliche Sprache gleichzeitig anfertigen.
  2. Generierung von Inhalten: Von der Texterstellung bis hin zu Bildern und darüber hinaus können LLMs gewinnbringend zur Generierung aller Arten von Inhalten eingesetzt werden, einschließlich Produktbeschreibungen, Marketinginhalten, Unternehmens-E-Mails und sogar juristischen Dokumenten.
  3. Virtuelle Assistenten: Ihr gutes Verständnis der menschlichen Sprache macht LLMs zu idealen virtuellen Assistenten. Sie können die menschliche Sprache als Befehl akzeptieren und sie verwenden, um Dinge zu schreiben, Online-Aktionen durchzuführen, Recherchen durchzuführen und mehr.
  4. Chat und Gespräche: Sie sind auch tolle Chat-Partner, wie das beliebte ChatGPT-Modell beweist.
  5. Frage beantworten: Große Sprachmodelle absorbieren während des Trainings viele Informationen und sind dadurch in der Lage, die meisten Fragen des Allgemeinwissens zu beantworten.
  6. Zusammenfassung des Inhalts: Sie können auch große Textinhalte in kürzeren Formen zusammenfassen. Transformer-Modelle sind darin großartig.
  7. Finanzanalyse: BloombergGPT ist ein großartiges Beispiel dafür.
  8. Codegenerierung: Computerprogrammierer werden mit Copiloten, die auf großen, auf die Programmierung abgestimmten Sprachmodellen basieren, effizienter.
  9. Transkriptionsdienste: LLMs erleichtern die spontane Durchführung von Text-zu-Sprache- und Sprache-zu-Text-Transkriptionen.
  10. Inhalt umschreiben: Entweder in derselben Sprache oder in einem anderen Stil.
  11. Stimmungsanalyse: LLMs können verwendet werden, um eingebettete Gefühle in der menschlichen Kommunikation effektiv abzuleiten. Dies kann von Marketingteams, die ihre Kunden untersuchen, gewinnbringend eingesetzt werden.
  12. Informationsrückgewinnung: Ihr gutes Verständnis der menschlichen Sprache macht LLMs zu einem wichtigen Bestandteil der Moderne Suchmaschinen.
  13. Bildungswesen: Von interaktiven Lerntools bis hin zu intelligenteren und personalisierten Nachhilfe- und Benotungssystemen – die potenziellen Anwendungen von LLMs in der Bildung sind vielfältig.

Die Vorteile großer Sprachmodelle

Trotz der vielen Herausforderungen, die die Entwicklung großer Sprachmodelle mit sich bringt, sind die Vorteile zahlreich und die Mühe wert. Hier sind die wichtigsten.

  • Reichhaltiges Sprachverständnis: LLMs können Ihre Sprache verstehen und darauf reagieren, als würden Sie mit einem anderen Menschen sprechen. Das macht sie als Schnittstelle zwischen Mensch und Computerwelt besonders wertvoll.
  • Kreativität: Generative vorab trainierte Transformatoren haben ihre Fähigkeiten bei der Erstellung beeindruckender Textausgaben wie z. B. von ChatGPT und Bildern wie bei bewiesen Stable Diffusion .
  • Vielseitigkeit: Ein Zero-Shot-Modell ist ein vielseitiges Werkzeug, das für viele Aufgaben und Projekte eingesetzt werden kann, die unterschiedliche Umgebungen und Anwendungen erfordern.
  • Feinabstimmungsfähigkeit: Jede Organisation kann ein vorab trainiertes Modell verwenden und es so anpassen, dass es Aufgaben und Prozesse in ihren Arbeitsablauf aufnimmt. Und dazu gehört auch, sich mit der Kultur und Ethik der Organisation wie Branding, Slogans und Ansätzen auseinanderzusetzen.

Die Herausforderungen

Große Sprachmodelle stellen viele Herausforderungen dar, die sie zur Domäne überwiegend kapitalkräftiger Unternehmen gemacht haben. Hier sind die Hauptprobleme, mit denen Entwickler bei LLMs konfrontiert sind.

  • Entwicklungs- und Wartungskosten: Große Sprachmodelle sind sowohl teuer in der Entwicklung als auch in der Wartung.
  • Maßstab und Komplexität: Der Name ist Programm. Große Sprachmodelle sind riesig und komplex. Sie brauchen ein gutes Team, um eines aufzubauen und zu verwalten.
  • Vorurteile und Ungenauigkeiten: Angesichts des Ausmaßes des unbeaufsichtigten Lernens, das sie durchlaufen, können große Sprachmodelle bereits in dem Moment, in dem sie sie aufgegriffen haben, viele Vorurteile und Ungenauigkeiten enthalten.
S / NName und VornameJahrEntwickler:in / UnternehmenKorpusgrößeParameterLizenz
1.GPT-42023OpenAIUnbekannt~ 1 BillionÖffentliche API
2.PanGu-Σ2023Huawei329 Milliarden Token1 Billion US$Proprietäre
3.MT-NLG2021Microsoft/Nvidia338 Milliarden Token530 MilliardenBeschränkt
4.Öffnen Sie den Assistenten2023LAION1.5 Billionen Token17 MilliardenApache 2.0
5.BloombergGPT2023Bloomberg L.P.Über 700 Milliarden Token50 MilliardenProprietäre
6.Lama2023Meta1.4 Billion US$65 MilliardenBeschränkt
7.Galactica2022Meta106 Milliarden Token120 MilliardenCC-BY-NC
8.Cerebras-GPT2023Großhirn-13 MilliardenApache 2.0
9.BLOOM2022HugginFace & Co350 Milliarden Token175 MilliardenVerantwortliche KI
10GPT-Neo2021Eleuther AI825 GB2.7 MilliardenMIT
11Falke2023ICH S1 Billionen Token40 MilliardenApache 2.0
12GLAM2021Google1.6 Billionen Token1.2 Billion US$Proprietäre
13GPT-32020OpenAI300 Milliarden Token175 MilliardenÖffentliche API
14BERT2018Google3.3 Milliarden340 MillionenApache
15AlexaTM2022Amazon1.3 Billion US$20 MilliardenÖffentliche API
16YaLM2022Yandex1.7 TB100 MilliardenApache 2.0

Open-Source-LLMs

Viele der beliebten großen Sprachmodelle sind Open-Source Projekte, obwohl ihre Komplexität und enormen Kosten es vielen Entwicklern unmöglich machen, sie zu übernehmen. Sie können die trainierten Modelle jedoch weiterhin zu Forschungszwecken oder für die Produktion auf der Infrastruktur des Entwicklers ausführen. Einige sind kostenlos, andere erschwinglich. Hier ist eine schöne Liste.

Liste der besten LLM-Ressourcen

Im Folgenden finden Sie eine Liste der wichtigsten Ressourcen im Internet, um alles über große Sprachmodelle und die KI-Branche zu erfahren und mit ihnen auf dem Laufenden zu bleiben.

  • OpenAI: Entwickler von ChatGPT, GPT-4 und Dall-E
  • Huggin-Gesicht: Beliebte Website für KI-bezogene Dinge von der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) bis hin zu großen Sprachmodellen
  • Google KI-Blog: Bietet Informationen, Forschungsaktualisierungen, Studien und Artikel des Google-Forschungsteams.
  • GitHub: Beliebte Code-Hosting-Plattform mit vielen Open-Source-Projekten und deren Codes.
  • Nvidia: Hersteller von Parallel-Computing-Hardware
  • ACL-Anthologie: Große Plattform mit über 80 Artikeln zur Verarbeitung natürlicher Sprache und Computerlinguistik.
  • Neurips: Konferenz über neuronale Informationsverarbeitungssysteme.
  • Medium: Bloggen Plattform mit vielen Blogs zu KI und maschinellem Lernen von verschiedenen Experten und Forschern.
  • ArXiv: Großes wissenschaftliches Repository mit allen Arten von Forschungsarbeiten, einschließlich KI und großen Sprachmodellen.

Häufig gestellte Fragen

Im Folgenden finden Sie einige häufig gestellte Fragen zu großen Sprachmodellen.

Was ist ein Parameter in großen Sprachmodellen?

Ein Parameter ist jede Variable, die während des Trainings eines Modells angepasst werden kann, um Eingabedaten in die richtige Ausgabe umzuwandeln. Je mehr Parameter eine KI hat, desto vielseitiger und leistungsfähiger kann sie sein. Mit anderen Worten: Die Fähigkeiten eines KI-Modells werden durch die Anzahl seiner Parameter bestimmt.

Was bedeutet Korpus?

Corpus bezieht sich einfach auf alle Daten, die beim Training eines KI-Modells verwendet werden.

Was bedeutet Schulung & Vorschulung?

KI-Training im maschinellen Lernen bezieht sich auf den Prozess, einem KI-Modell strukturierte Daten bereitzustellen und ihm beizubringen, was sie bedeuten, entweder durch überwachtes oder unüberwachtes Lernen – also mit oder ohne menschlichen Vorgesetzten. Vortraining hingegen bezieht sich auf ein großes Sprachmodell, das bereits trainiert wurde und für eine Feinabstimmung oder ein spezifisches Training bereit ist.

Was ist der Aufmerksamkeitsmechanismus in einem LLM?

Aufmerksamkeit wird verwendet, um den Kontext von Informationen zu verstehen, beispielsweise wenn ein Modell auf ein Wort stößt, das mehrere Bedeutungen haben kann. Es kann die genaue Bedeutung ableiten, indem es sich auf den Kontext konzentriert.

Was ist der Unterschied zwischen Parametern und Tokens in LLM?

Parameter sind numerische Werte, die verwendet werden, um das Verhalten des Modells zu definieren, indem sie während des Trainings angepasst werden. Token hingegen sind Bedeutungseinheiten wie ein Wort, ein Präfix, eine Zahl, Satzzeichen usw.

Zusammenfassung

Wenn Sie diese Untersuchung großer Sprachmodelle und ihrer Bedeutung zusammenfassen, werden Sie mir zustimmen, dass sie die Welt verändern und von Dauer sein werden.

Ob Sie hier teilnehmen können oder nicht, hängt zwar von den technischen Möglichkeiten Ihrer Organisation ab, Ihr Unternehmen kann jedoch jederzeit die vielen Vorteile nutzen generative KI bereitgestellt durch große Sprachmodelle.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke ist ein Computer-Enthusiast, der es liebt, eine große Auswahl an Büchern zu lesen. Er hat eine Vorliebe für Linux gegenüber Windows/Mac und verwendet
Ubuntu seit seinen Anfängen. Sie können ihn auf Twitter über sehen Bongotrax

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