Was ist Large Language Models

Geschrieben von Menschen oder von künstlicher Intelligenz? Die Grenzen verschwimmen zunehmend! Neben der Geschwindigkeit, mit der sie Aufgaben erledigen, zeichnen sich maschinelle Lernmodelle durch ihre Komplexität bei der Verarbeitung von Informationen aus, was zu Ergebnissen führt, die immer treuer zur menschlichen natürlichen Sprache sind.

Große Sprachmodelle (LLMs) können als maschinelle Lernmodelle definiert werden, die in der Lage sind, verschiedene Aufgaben im Bereich der Sprache auszuführen. Sie werden mit dem Schwerpunkt auf dem Verstehen und Generieren von Texten konstruiert.

Der Begriff "groß" in LLM entspricht der Tatsache, dass es sich um ein Modell handelt, das mit einer großen Menge an Daten trainiert wurde, was zu der Fähigkeit führt, mehrere Aspekte und Muster der Sprache in Beziehung zu setzen.

Was ist der Nutzen und das Unterscheidungsmerkmal von LLM?

Okay, Textgenerierung durch künstliche Intelligenz ist nicht die neueste Innovation, also was unterscheidet LLM? LLM überrascht genau wegen seiner Fähigkeit, hoch zusammenhängende, grammatikalisch korrekte und kognitiv überzeugende Texte zu generieren.

LLMs können Aufgaben wie Sprachübersetzung, das Erstellen vollständiger Artikel von Grund auf, das Zusammenfassen von Dokumenten, die Unterstützung bei virtueller Assistenz und sogar das Programmieren ausführen. Der Unterscheidungsmerkmal ist seine Fähigkeit, mehrere Funktionen innerhalb desselben Modells zu interpretieren.

Der Erfolg von Chatbots

Chatbots, wie ChatGPT und Bard, sind Beispiele für künstliche Intelligenztechnologien, die LLMs nutzen. Diese Interfaces haben in den letzten Jahren an Popularität gewonnen, indem sie den Benutzern verbesserte virtuelle Unterstützung bieten.

Sie können Aufgaben von administrativen Tätigkeiten wie Listen erstellen, Tabellen organisieren, Berechnungen durchführen, Meetings planen und Texte formatieren bis hin zu kreativeren Aufgaben wie Reisetipps geben und sogar Gedichte verfassen!

ChatGPT ist eine Benutzeroberfläche, die 2022 von OpenAI gestartet wurde. Es verwendet die GPT-3.5-Sprachmodelle in seiner kostenlosen Version und GPT-4.0 in seiner kostenpflichtigen Version.

Bard ist eine von Google entwickelte Benutzeroberfläche, die im Jahr 2023 eingeführt wurde. Seine Entstehung basierte auf dem Language Model for Dialogue Applications (LaMDA) und wurde später um das Path Language Model (PaLM 2) erweitert, das in der Lage ist, präzisere Antworten zu liefern. Da sich die Schnittstelle noch in der Testphase befindet, funktioniert sie nur im Browser und hat noch keine App-Versionen.

Ethische Herausforderungen der künstlichen Intelligenz

KI-Anwendungen können viele Chancen für Unternehmen bieten, aber es gibt ethische Fragen bezüglich der Nutzung von KI, wie LLMs, auf die Sie achten sollten. Die Hauptanliegen sind:

Politische und soziale Sensibilität: Das Training des LLM berücksichtigt keine soziale Sensibilität, was bedeutet, dass es Texte mit einem gewissen Grad an Vorurteilen, politischer Unkorrektheit oder sogar unethischen Inhalten generieren kann. Maschinelles Lernen fehlt es an realer Weltwahrnehmung, egal wie gut das Training ist und wie groß die Anzahl der Parameter ist, sie haben keine sozialen Filter wie Menschen.

Falsche Nachrichten: Garantieren Sie sichere Informationen sind ein Anliegen bei der Verwendung von LLMs. Die Datenschulung beinhaltet keine Faktenüberprüfung. Es gibt keine Verpflichtung der Daten zur Wahrheit, was zu veralteten Inhalten, oberflächlichen Interpretationen oder sogar noch schlimmer, zur Erzeugung von Fake News oder bösartigen und diffamierenden Texten führen kann.

Datensicherheit: Ein weiterer relevanter Punkt ist die Datensicherheit. Das Training kann nicht zwischen vertraulichen und nicht vertraulichen Informationen unterscheiden, daher muss eine Überprüfung der Daten erfolgen, die mit dem Modell geteilt werden, da LLMs nur auf öffentlichen Daten und vertrauenswürdigen Quellen basieren sollten.

Um diese Dilemmata anzugehen, wurde daran gearbeitet, die Richtlinien für die Eingabe und Ausgabe des Modells zu überarbeiten. Data scientists und KI-Experten untersuchen bereits Techniken zur Feinabstimmung und Verbesserung des Verständnisses und der Präzision dieser Systeme.

Wie wird ein LLM gebaut?

Große Sprachmodelle werden mit einer großen Anzahl von Parametern trainiert, die Milliarden erreichen. Es handelt sich um einen massiven Algorithmus, der maschinelles Lernen (der Algorithmus lernt die Regeln selbst aus den eingegebenen Daten) und Deep-Learning-Technologien (hochentwickelte Algorithmen, die das neuronale menschliche Gehirn nachahmen) kombiniert. Das folgende Bild kann helfen zu verstehen:

Der erste Schritt des Trainings besteht darin, den Datensatz zu identifizieren, der im LLM umfangreich ist. Nach dem Training sind die Schichten dieses großen neuronalen Netzwerks konfiguriert (mehrere nichtlineare Verarbeitungsschichten, die simulieren, wie Neuronen denken). Dann wird überwachtes Lernen verwendet, um relevante Informationen aus den bereitgestellten Daten zu generieren und last but not least Leistungstests am Modell durchgeführt.

Mit diesem Datenvolumen aus dem Internet von verschiedenen Quellen (Artikeln, Büchern, Websites, Videos) verarbeitet das Modell es, um Sequenzen von Wörtern vorherzusagen, die überzeugenden Text erzeugen. Es analysiert den Text und sagt das nächste Wort voraus, ähnlich wie Menschen Phrasen in einem Gespräch "intuitiv" erfassen können oder beim Lesen eines Textes. Allerdings besitzen LLMs keine kognitive Intelligenz. Sie liefern nur Ergebnisse basierend auf dem, was ihnen zuvor zur Verfügung gestellt wurde.

Das Training von Sprachmodellen erfordert spezifisches Fachwissen, spezielle Software und erhebliche Investitionen. Laut einem technischen Überblick über das GPT-3-Sprachmodell von OpenAI steigen die Kosten für KI exponentiell an.

Wie schreibt man relevante Texteingaben für LLMs?

Da LLMs nicht über ihre eigene "Intelligenz" verfügen, ist der effektivste Weg, die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern, die Verwendung der richtigen Aufforderungen bei der Interaktion mit diesem Netzwerk.

Mit jeder neuen Befehlseingabe erweitert das Modell seine Datenbank und strebt immer danach, eine präzisere Antwort zu liefern. Je mehr Kontext der Eingabebefehl hat, desto besser ist die erhaltene Antwort. Hier ist ein Beispiel:

Die Technologien großer Sprachmodelle deuten auf eine Revolution in sprachbezogenen Dienstleistungen hin. Wird es jedes Jahr noch schwieriger werden zu unterscheiden, was von einem Menschen oder von künstlicher Intelligenz produziert wurde?

In Bureau Work Übersetzungsdienstleistungen glauben wir, dass Technologien Verbündete und keine Konkurrenten sind. Der Schlüssel liegt darin, die Werkzeuge zu verstehen und zu studieren, um zum Nutzen möglichst vieler Menschen zu arbeiten.

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