Large Language Model (LLM)

Was ist ein Large Language Model (LLM)?

Ein großes Sprachmodell (LLM) ist eine Art Maschinenlernmodell (ML), das eine Vielzahl von Natural Language Processing (NLP)-Aufgaben erfüllen kann, wie z.B. das Generieren und Klassifizieren von Text, das Beantworten von Fragen in einer konversationellen Weise und das Übersetzen von Text von einer Sprache in eine andere.

Die Bezeichnung “groß” bezieht sich auf die Anzahl der Werte (Parameter), die das Sprachmodell beim Lernen selbstständig ändern kann. Einige der erfolgreichsten LLMs haben Hunderte von Milliarden von Parametern.

LLMs werden mit riesigen Datenmengen trainiert und verwenden selbstüberwachtes Lernen (SSL), um das nächste Token in einem Satz unter Berücksichtigung des umgebenden Kontexts vorherzusagen. Der Vorgang wird so lange wiederholt, bis das Modell eine akzeptable Genauigkeit erreicht hat.

Sobald ein LLM trainiert wurde, kann es für eine breite Palette von NLP-Aufgaben feinabgestimmt werden, darunter:

• Erstellung von konversationellen Chatbots wie ChatGPT.
• Erstellung von Texten für Produktbeschreibungen, Blogbeiträge und Artikel.
• Antworten auf häufig gestellte Fragen (FAQs) und Weiterleitung von Kundenanfragen an den am besten geeigneten Mitarbeiter.
• Analysieren von Kundenfeedback aus E-Mails, Beiträgen in sozialen Medien und Produktbewertungen.
• Übersetzen von Geschäftsinhalten in verschiedene Sprachen.
• Klassifizierung und Kategorisierung großer Mengen von Textdaten für eine effizientere Verarbeitung und Analyse.

Techopedia erklärt die Bedeutung des Large Language Model (LLM)

Ein Sprachmodell ist ein Modell der künstlichen Intelligenz (KI), das darauf trainiert ist, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Es lernt die Muster, Strukturen und Beziehungen innerhalb einer gegebenen Sprache und wird traditionell für enge KI-Aufgaben wie die Textübersetzung verwendet. Die Qualität eines Sprachmodells hängt von seiner Größe, der Menge und Vielfalt der Daten, auf denen es trainiert wurde, und der Komplexität der beim Training verwendeten Lernalgorithmen ab.

Ein großes Sprachmodell bezieht sich auf eine bestimmte Klasse von Sprachmodellen, die wesentlich mehr Parameter haben als herkömmliche Sprachmodelle. Parameter sind die internen Variablen des Modells, die während des Trainingsprozesses gelernt werden und das Wissen darstellen, das das Modell erworben hat.

In den letzten Jahren ist im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache ein Trend zur Entwicklung größerer und leistungsfähigerer Sprachmodelle zu beobachten, was auf Fortschritte bei der Hardware, die Verfügbarkeit extrem großer Datensätze und Fortschritte bei den Trainingstechniken zurückzuführen ist.

LLMs, die Milliarden von Parametern haben, benötigen wesentlich mehr Rechenressourcen und Trainingsdaten als frühere Sprachmodelle, was ihre Entwicklung und ihren Einsatz anspruchsvoller und teurer macht. Für Einsteiger oder kleinere Projekte gibt es dennoch eine Fülle an kostenlosen KI-Tools, die den Einstieg in die Arbeit mit LLMs erleichtern.

So funktionieren Large Language Models

Ein großes Sprachmodell verwendet tiefe neuronale Netze, um Ausgaben auf der Grundlage von Mustern zu erzeugen, die aus Trainingsdaten gelernt wurden.

In der Regel handelt es sich bei einem großen Sprachmodell um eine Implementierung einer Transformator-basierten Architektur.

Im Gegensatz zu rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs), die die Rekursion als Hauptmechanismus für die Erfassung von Beziehungen zwischen Token in einer Sequenz verwenden, verwenden transformatorische neuronale Netze die Selbstaufmerksamkeit als Hauptmechanismus zur Erfassung von Beziehungen.

Sie berechnen eine gewichtete Summe für eine Eingabesequenz und bestimmen dynamisch, welche Token in der Sequenz am relevantesten füreinander sind.

Die Beziehungen zwischen den Token in einer Sequenz werden mit Hilfe von Aufmerksamkeitsscores berechnet, die angeben, wie wichtig ein Token in Bezug auf die anderen Token in der Textsequenz ist.

Wie werden große Sprachmodelle trainiert?

Die meisten LLMs werden auf einem großen, allgemeinen Datensatz vortrainiert. Der Zweck des Vortrainings besteht darin, dass das Modell High-Level-Merkmale lernt, die in die Phase der Feinabstimmung für spezifische Aufgaben übertragen werden können.

Der Trainingsprozess eines großen Sprachmodells umfasst:

• Vorverarbeitung der Textdaten, um sie in eine numerische Darstellung umzuwandeln, die in das Modell eingespeist werden kann.
• Zufällige Zuweisung der Parameter des Modells.
• Einspeisen der numerischen Repräsentation der Textdaten in das Modell.
• Verwendung einer Verlustfunktion zur Messung der Differenz zwischen den Ausgaben des Modells und dem tatsächlichen nächsten Wort in einem Satz.
• Optimierung der Parameter des Modells, um den Verlust zu minimieren.
• Wiederholung des Prozesses, bis die Ergebnisse des Modells ein akzeptables Genauigkeitsniveau erreichen.

Beispiele für LLMs

Einige der populärsten großen Sprachmodelle sind:

• Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3) – entwickelt von OpenAI.
• Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) – entwickelt von Google.
• Robustly Optimized BERT Approach (RoBERTa) – entwickelt von Facebook AI.
• Text-zu-Text Transfer Transformer (T5) – entwickelt von Google.
• Conditional Transformer Language Model (CTRL) – entwickelt von Salesforce Research.
• Megatron-Turing – entwickelt von NVIDIA

LLM Pro und Kontra

Fazit

LLM ist eine Form des maschinellen Lernens, die eine Vielzahl von NLP-Aufgaben durchführen kann. Es ist bekannt für seine Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten und sich an verschiedene Herausforderungen beim Verstehen und Erzeugen menschlicher Sprache anzupassen.

Sie dienen verschiedenen Zwecken, wie z. B. der Texterstellung, der Stimmungsanalyse, der Übersetzung und vielem mehr. Ihre Fähigkeit, große Mengen an Textdaten zu verarbeiten, macht sie branchenübergreifend unverzichtbar.

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