Was sind Large Language Models (LLMs)?

Wenn man sich fragt, warum ChatGPT so gut funktioniert, muss man sich mit dem Thema Large Language Models (LLMs) beschäftigen. Large Language Models haben in den letzten Jahren erhebliches Aufsehen erregt. Diese beeindruckende Technologie hat die Art und Weise, wie wir mit Computern interagieren, revolutioniert.

Durch das Training mit riesigen Datensätzen, sind Large Language Models in der Lage, menschenähnliche Texte zu generieren, komplexe Probleme zu lösen und sogar kreative Werke zu produzieren. Lesen Sie mehr und erfahren Sie, wie man Large Language Models definiert, wie sie funktionieren, wie sie trainiert werden und wie ein Large Language Models Chatbots zu einer menschenähnlichen Konversation transformieren kann.

Ein Large Language Model ist ein Deep-Learning-Algorithmus, der eine breite Palette von Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ausführen kann. Diese Modelle sind besonders bemerkenswert, da sie mit umfangreichen Datensätzen trainiert werden und mittels Transformationsmodelle in der Lage sind, Texte zu erkennen, zu übersetzen, vorherzusagen oder zu generieren. Diese Modelle, auch bekannt als neuronale Netze, sind von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert. Sie bestehen aus einem Netzwerk von Knoten, die ähnlich wie Neuronen in Schichten angeordnet sind.

Ähnlich dem menschlichen Lernprozess müssen große Sprachmodelle zunächst vortrainiert und dann fein abgestimmt werden, um spezifische Probleme wie Textklassifizierung, Fragenbeantwortung, Dokumenten Zusammenfassung und Textgenerierung zu lösen. Ihre Fähigkeiten zur Problemlösung finden Anwendung in verschiedenen Branchen wie Manufacturing, Utilities, Tourismus, Finance, Tourismus, Health sowie Media und Publishing, wo sie eine Vielzahl von NLP-Anwendungen unterstützen, wie Chatbots, Voicebots und E-Mail Automatisierung.

Zudem verfügen große Sprachmodelle über eine hohe Anzahl von Parametern, die als eine Art Gedächtnis fungieren, indem sie während des Trainings gesammelt werden. Diese Parameter stellen die Wissensdatenbank des Modells dar.

Training Large Language Models

Ein großes Sprachmodell basiert auf einem Transformationsmodell. Vereinfacht kann man sich das so vorstellen: das Large Language Model empfängt eine Eingabe, kodiert und dekodiert diese, um eine Ausgabe-Vorhersage zu erzeugen. Bevor ein großes Sprachmodell jedoch Texteingaben empfangen und eine Ausgabevorhersage generieren kann, muss es trainiert werden. Der Trainingsprozess von Large Language Models geschieht über das Pre-Training, die Prompts und das Fine-tuning:

Pre-Training: Große Sprachmodelle werden anhand großer Datensätze von Websites wie Wikipedia, GitHub oder anderen trainiert. Diese Datensätze bestehen aus Billionen von Wörtern. Die Qualität des Large Language Models ist von der Qualität der Datensätze abhänig. In der Trainings-Phase führt das große Sprachmodell ein unsupervised Learning durch. Unüberwachtes Lernen bedeutet: das Large Language Model verarbeitet die ihm zugeführten Datensätze ohne spezifische Anweisungen. Dabei lernt das große Sprachmodell die Bedeutung, Beziehungen und Kontexte von Worten zu verstehen. 

Prompts & Fine-tuning: Nach dem Pre-Training kann das Large Language Model spezifischer auf eine Aufgabe trainiert werden. So eine Aufgabe kann beispielsweise das Übersetzen von Text sein. Siehe unsupervised Learning und reinforced Learning.

Wie kann ein Unternehmen nun von dem Large Language Model profitieren? Beispielsweise indem das LLM in den Unternehmens Chatbot integriert wird. Oft bieten Chatbot Anbieter diese Integration als Funktion an, so dass die User Antworten auf Basis der Informationen im Large Language Models bekommen. Allerdings ist das mit Vorsicht zu genießen. Der Chatbot kann damit zwar auf alle mögliche Fragen antworten. Aber Chatbot greift zur Beantwortung der Fragen auf die Daten des LLMs zu und nicht auf gesicherte, interne Unternehmensdaten. Damit hat das Unternehmen keine Kontrolle mehr darüber, welche Antworten gegeben werden, da es nicht die LLM Trainingsdaten kennt. Das kann dazu führen, dass der Unternehmens Chatbot Vorurteile der LLM Trainingsdaten wiedergibt. 

Unsere Chatbots verwenden das LLM deshalb anders. Das beste LLM wie das Chat GPT Sprachmodell, haben mit Abstand das beste Sprachverständnis. Wir nutzen deshalb die NLU des LLMs, um damit die beste Sprachqualität für unsere Kunden gewährleisten zu können. Damit unsere Kunden Kontrolle über die Antworten des Chatbots haben, setzen wir auf die RAG Technologie. Das garantiert, dass nur unternehmensinterne und gesicherte Daten für die Beantwortung der Fragen herangezogen werden. Damit profitiert man von der außergewöhnlichen Sprachqualität und kann trotzdem sicher sein, dass der Chatbot bei den Konversationen nur auf Unternehmensinterne, sichere Informationen und Daten zurückgreift und nur diese in den Konversationen an die User weitergibt.