Der Inhalt von eWEEK und Produktempfehlungen sind redaktionell unabhängig. Es wird Geld verdient, wenn auf Links zu Partnern geklickt wird. Große Sprachmodelle (LLMs) sind fortschrittliche künstliche Intelligenzmodelle, die tiefe Lernmethoden verwenden, einschließlich eines Unterbereichs neuronaler Netze, die als Transformer bekannt sind. LLMs nutzen Transformer, um natürliche Sprachverarbeitungsaufgaben wie Sprachübersetzung, Textklassifikation, Stimmungsanalyse, Textgenerierung und Fragebeantwortung durchzuführen. LLMs werden mit einer riesigen Menge an Datensätzen aus einer Vielzahl von Quellen trainiert. Ihre immense Größe zeichnet sie aus – einige der erfolgreichsten LLMs haben Hunderte von Milliarden Parametern.
Warum sind große Sprachmodelle wichtig? Die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und der generativen KI stoßen die Grenzen dessen vor, was wir früher im Bereich der Informatik für undenkbar hielten. LLMs werden auf Hunderte Milliarden Parameter trainiert und sollen die Hindernisse der Interaktion mit Maschinen auf menschenähnliche Weise überwinden. LLMs sind vorteilhaft für die Problemlösung und helfen Unternehmen bei kommunikationsbezogenen Aufgaben, da sie menschenähnlichen Text generieren und damit unverzichtbar für Aufgaben wie Textzusammenfassung, Sprachübersetzung, Inhaltsgenerierung und Stimmungsanalyse sind. Große Sprachmodelle schlagen die Brücke zwischen menschlicher Kommunikation und maschinellem Verständnis. Neben der Technologiebranche finden LLM-Anwendungen auch in anderen Bereichen wie Gesundheitswesen und Wissenschaft Anwendung. LLMs werden beispielsweise für Aufgaben wie die Genexpression und Proteindesign eingesetzt.
Wie funktionieren große Sprachmodelle? Um effizient und präzise zu arbeiten, werden LLMs zunächst mit einer großen Menge an Daten trainiert, die oft als Datenkorpus bezeichnet werden. Das LLM wird in der Regel mit sowohl strukturierten als auch strukturierten Daten trainiert, bevor es den Prozess des Transformer-Neuralen-Netzes durchläuft. Nach dem Vor-Training an einem großen Textkorpus kann das Modell durch das Training an einem kleineren Datensatz zu einer spezifischen Aufgabe feinabgestimmt werden. Das Training von LLMs erfolgt hauptsächlich durch unüberwachte, halbüberwachte oder selbstüberwachte Lernmethoden. Große Sprachmodelle basieren auf tiefen Lernalgorithmen, die als Transformer-Neuronale-Netzwerke bezeichnet werden. Es nutzt die Struktur von Encoder-Decoder – es kodiert die Eingabe und dekodiert sie, um eine Ausgabevorhersage zu erzeugen.
Um mehr über die von LLMs unterstützte Software zu erfahren, siehe unseren Leitfaden: Top Generative AI Apps und Tools.
Die gängigen Typen von LLMs sind Sprachdarstellungs-, Zero-Shot-, Multimodal- und Feinabstimmungmodelle. Sprachdarstellungsmodelle sind auf das Verständnis und die Generierung menschlicher Sprache ausgelegt. Zero-Shot-Modelle sind für die Durchführung von Aufgaben ohne spezifische Schulungsdaten bekannt. Multimodale Modelle arbeiten sowohl mit Text- als auch mit Bilddaten. Feinabgestimmte oder domänenspezifische Modelle haben zusätzliches Training an domänenspezifischen Daten durchlaufen.
Während LLMs noch in der Entwicklung sind, können sie Nutzern bei verschiedenen Aufgaben helfen und ihre Bedürfnisse in verschiedenen Bereichen wie Bildung, Gesundheitswesen, Kundenservice und Unterhaltung bedienen. Die gemeinsamen Zwecke von LLMs sind Sprachübersetzung, Code- und Textgenerierung, Fragebeantwortung, Bildbeschreibung und textbasierte Bildabfrage, sowie rechtliche Forschung, wissenschaftliche Forschung und Entdeckung.
LLMs bieten Organisationen ein enormes Produktivitätssteigerungspotenzial und liefern Unternehmen mit ihren Fähigkeiten einige Vorteile. Beispielsweise können sie wiederholende oder mühsame Aufgaben effizient erledigen, genaue Antworten auf Benutzeranfragen generieren und Aufgaben mit minimalen Trainingsbeispielen erfüllen.
Obwohl LLMs viele Vorteile bieten, haben sie auch einige bemerkenswerte Nachteile, die die Qualität der Ergebnisse beeinträchtigen können. Die Leistung und Genauigkeit von LLMs hängt von der Qualität und Repräsentativität der Trainingsdaten ab. Darüber hinaus haben große Sprachmodelle oft Probleme mit der allgemeinen logischen Schlussfolgerung.
In der Zukunft werden LLMs in allen Aspekten verbessert, einschließlich einer verbesserten Erfassung von Voreingenommenheiten und einer erhöhten Transparenz. Die Vielfalt von LLMs wird zunehmen, was Unternehmen mehr Möglichkeiten für die Auswahl des besten Modells für ihre spezielle KI-Implementierung bietet. Es ist wahrscheinlich, dass LLMs in Zukunft wesentlich kostengünstiger sein werden, was es kleinen Unternehmen und sogar Einzelpersonen ermöglicht, die Leistung von LLMs zu nutzen.