Was ist ein großes Sprachmodell?
Ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) ist eine fortschrittliche Art künstlicher Intelligenz, die mit enormen Mengen an Textdaten trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen, zu erzeugen und zu verarbeiten. LLMs treiben viele moderne KI-Anwendungen wie Chatbots, Übersetzungstools und Systeme zur Inhaltserstellung an. Durch das Erlernen von Mustern aus Milliarden von Wörtern können große Sprachmodelle präzise Antworten liefern, menschenähnlichen Text erzeugen und Aufgaben in verschiedenen Branchen unterstützen.
Große Sprachmodelle (LLMs) sind KI-Systeme, die auf enormen Textdatensätzen trainiert wurden, um menschliche Sprache zu verstehen und menschenähnlich zu erzeugen. Einfach ausgedrückt wurde ein LLM mit Millionen oder Milliarden von Wörtern (oft aus dem Internet) gefüttert, damit es Text im Kontext vorhersagen und erzeugen kann. Diese Modelle basieren meist auf Deep-Learning-Neuronalen Netzen – am häufigsten auf der Transformer-Architektur. Aufgrund ihrer Größe können LLMs viele Sprachaufgaben (Chatten, Übersetzen, Schreiben) ausführen, ohne für jede explizit programmiert zu sein.
Kernmerkmale großer Sprachmodelle
Wichtige Merkmale großer Sprachmodelle sind:
Enorme Trainingsdaten
LLMs werden auf riesigen Textkorpora (Milliarden von Seiten) trainiert. Dieses „große“ Trainingsset vermittelt ihnen umfassendes Wissen über Grammatik und Fakten.
Transformer-Architektur
Sie verwenden Transformer-Neuronale Netze mit Selbstaufmerksamkeit, was bedeutet, dass jedes Wort in einem Satz parallel mit jedem anderen Wort verglichen wird. So kann das Modell Kontext effizient erlernen.
Milliarden von Parametern
Die Modelle enthalten Millionen oder Milliarden von Gewichten (Parametern). Diese Parameter erfassen komplexe Muster in der Sprache. Zum Beispiel hat GPT-3 175 Milliarden Parameter.
Selbstüberwachtes Lernen
LLMs lernen, indem sie fehlende Wörter im Text vorhersagen, ohne menschliche Labels. Beispielsweise versucht das Modell während des Trainings, das nächste Wort in einem Satz zu erraten. Durch wiederholtes Training mit riesigen Daten internalisiert das Modell Grammatik, Fakten und sogar etwas logisches Denken.
Feinabstimmung und Prompting
Nach dem Vortraining können LLMs für spezifische Aufgaben feinabgestimmt oder durch Prompts gesteuert werden. Das bedeutet, dass dasselbe Modell sich an neue Aufgaben wie medizinische Fragen & Antworten oder kreatives Schreiben anpassen lässt, indem es mit kleineren Datensätzen oder cleveren Anweisungen justiert wird.
Diese Merkmale ermöglichen es einem LLM, Text wie ein Mensch zu verstehen und zu erzeugen. In der Praxis kann ein gut trainiertes LLM Kontext erschließen, Sätze vervollständigen und flüssige Antworten zu vielen Themen (von lockeren Gesprächen bis zu technischen Fachgebieten) liefern, ohne aufgabenspezifisch programmiert zu sein.
Wie LLMs funktionieren: Die Transformer-Architektur
LLMs verwenden typischerweise die Transformer-Netzwerkarchitektur. Diese Architektur ist ein tiefes neuronales Netzwerk mit vielen Schichten verbundener Knoten. Ein Schlüsselbestandteil ist die Selbstaufmerksamkeit, die es dem Modell erlaubt, die Wichtigkeit jedes Wortes im Verhältnis zu allen anderen Wörtern in einem Satz gleichzeitig zu gewichten.
Sequenzielle Verarbeitung
- Verarbeitung der Wörter nacheinander
- Langsameres Training auf GPUs
- Begrenztes Kontextverständnis
Parallele Verarbeitung
- Verarbeitung des gesamten Inputs gleichzeitig
- Deutlich schnelleres Training auf GPUs
- Überlegenes Kontextverständnis
Im Gegensatz zu älteren sequenziellen Modellen (wie RNNs) verarbeiten Transformer den gesamten Input parallel, was ein deutlich schnelleres Training auf GPUs ermöglicht. Während des Trainings passt das LLM seine Milliarden von Parametern an, indem es versucht, jedes nächste Wort in seinem riesigen Textkorpus vorherzusagen.
Im Laufe der Zeit lernt das Modell so Grammatik und semantische Zusammenhänge. Das Ergebnis ist ein Modell, das auf eine Eingabeaufforderung hin kohärente, kontextuell relevante Sprache eigenständig erzeugen kann.
Anwendungsbereiche von LLMs
Da sie natürliche Sprache verstehen und erzeugen können, finden LLMs in vielen Branchen Anwendung. Einige häufige Einsatzgebiete sind:
Konversationelle KI
Inhaltserstellung
Übersetzung und Zusammenfassung
Fragebeantwortung
Code-Generierung
Forschung und Analyse
Zum Beispiel verfügen GPT-3.5 und GPT-4 hinter ChatGPT über hunderte Milliarden Parameter, während Googles Modelle (PaLM und Gemini) und andere ähnlich arbeiten. Entwickler interagieren oft über Cloud-Dienste oder Bibliotheken mit diesen LLMs und passen sie für spezifische Aufgaben wie Dokumentenzusammenfassung oder Programmierhilfe an.
Herausforderungen und Überlegungen
LLMs sind mächtig, aber nicht perfekt. Da sie aus realen Texten lernen, können sie Vorurteile reproduzieren, die in ihren Trainingsdaten vorhanden sind. Ein LLM könnte kulturell voreingenommene Inhalte erzeugen oder beleidigende bzw. stereotype Sprache ausgeben, wenn nicht sorgfältig gefiltert wird.
Bias-Probleme
Halluzinationen
Ressourcenbedarf
Genauigkeitsprüfung
Ein weiteres Problem sind Halluzinationen: Das Modell kann flüssig klingende Antworten erzeugen, die komplett falsch oder erfunden sind. Beispielsweise könnte ein LLM selbstbewusst eine falsche Tatsache oder einen falschen Namen erfinden. Diese Fehler entstehen, weil das Modell im Grunde die wahrscheinlichste Fortsetzung eines Textes errät, anstatt Fakten zu überprüfen.
Trotzdem müssen Nutzer von LLMs sich bewusst sein, dass Ergebnisse auf Genauigkeit und Bias geprüft werden sollten. Zudem erfordern Training und Betrieb von LLMs enorme Rechenressourcen (leistungsstarke GPUs/TPUs und große Datenmengen), was kostspielig sein kann.
Zusammenfassung und Ausblick
Zusammenfassend ist ein großes Sprachmodell ein auf Transformer basierendes KI-System, das mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert wurde. Es hat Sprachmuster durch selbstüberwachtes Lernen erlernt und kann flüssigen, kontextuell relevanten Text erzeugen. Aufgrund seiner Größe kann ein LLM eine breite Palette von Sprachaufgaben bewältigen – vom Chatten und Schreiben bis zum Übersetzen und Programmieren – und erreicht dabei oft menschliche oder bessere Sprachkompetenz.
Diese Modelle werden die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren und Informationen abrufen, grundlegend verändern.
— Führende KI-Forscher
Bis 2025 entwickeln sich LLMs weiter (einschließlich multimodaler Erweiterungen, die Bilder oder Audio verarbeiten) und bleiben an der Spitze der KI-Innovation, wodurch sie ein zentraler Bestandteil moderner KI-Anwendungen sind.
