LLMs haben die künstliche Intelligenz revolutioniert, insbesondere im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung und Softwareentwicklung. Modelle, die nützlich für spezifische Aufgaben wie das Generieren, Verstehen und Übersetzen von Text sind, werden in viele Anwendungen integriert. Aufgrund ihrer Natur haben LLMs wie OpenAI’s ChatGPT und GPT-4 umfangreich mit der künstlichen Intelligenz von Entwicklern interagiert. Die Entwicklung von LLMs ist zu einem führenden Forschungs- und Anwendungsbereich in der aktuellen Softwareentwicklung geworden.
Trotz ihrer wachsenden Bedeutung ist die Entwicklung von LLMs speziell und unterscheidet sich deutlich von der herkömmlichen Softwareentwicklung. Die API-Verwaltung ist der Ort, an dem die Konfiguration von Parametern und die Fehlerbehandlung knifflig werden können. Darüber hinaus geht die Integration in Anwendungen oft tief in das Verständnis der Ausgabe der Modelle, was unvorhersehbar sein kann, so dass eine spezielle Behandlung erforderlich sein kann. Eine weitere Komplexitätsebene ergibt sich aus der Sicherung von Datenschutz und Sicherheit, insbesondere bei der Verarbeitung von Benutzerdaten. Diese Herausforderungen machen es für Entwickler schwierig, LLM-basierte Anwendungen effizient zu entwickeln und bereitzustellen; daher sind neue Ansätze erforderlich angesichts der wachsenden Nachfrage nach der Integration von LLMs.
Derzeit muss ein Entwickler, der die Fähigkeiten eines LLM in seinem Projekt nutzen möchte, auf eine von Organisationen wie OpenAI bereitgestellte API zurückgreifen. Sie ermöglicht mehrere Kernfunktionen zur Erstellung fortschrittlicher KI-Anwendungen, wie Textgenerierung, Übersetzung und Zusammenfassung. Die Arbeit mit diesen Tools ist jedoch voller Probleme. Laut vielen Entwicklern besteht eines der Hauptprobleme darin, Parameter zu konfigurieren und die richtigen Werte festzulegen, damit die erwartete Ausgabe erreicht werden kann. Eine Schlüsselherausforderung besteht darin, wie die Umsetzung angemessener API-Antworten erreicht wird, indem sichergestellt wird, dass deren Standards hinsichtlich Genauigkeit und Relevanz erfüllt sind.
Forscher von der Nantong University, Technical University of Munich und Beijing University of Chemical Technology führten eine umfassende empirische Studie durch, um die Herausforderungen, mit denen LLM-Entwickler konfrontiert sind, besser zu verstehen. In dieser Studie wurden 29.057 Beiträge aus dem OpenAI-Entwicklerforum analysiert, um die Herausforderungen der Entwickler zu identifizieren und zu kategorisieren. Laut der Forschung ist die Popularität des Wachstums der LLM-Entwicklung seit Veröffentlichung von Tools wie ChatGPT oder GPT-4 erheblich größer geworden. Dies spiegelt sich in 292% der Entwicklungsposts von Entwicklern und 1.302% neuer Benutzer im Forum wider. Die Informationen, die diese Studie liefert, sind sowohl für Entwickler als auch für Organisationen sehr wertvoll und bieten handlungsorientierte Empfehlungen zur Verbesserung des Prozesses der LLM-Entwicklung.